WO2013125917A1 - 대규모 안테나 시스템에서의 다중 입력 다중 출력 통신 방법 - Google Patents

대규모 안테나 시스템에서의 다중 입력 다중 출력 통신 방법 Download PDF

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WO2013125917A1
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남준영
안재영
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    • H04W72/54—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria

Definitions

  • the present invention relates to a MIMO communication method in a large-scale antenna system, and more particularly, in a large-scale antenna correlated large-scale MIMO (MIMO) channel environment in which antenna correlation exists, while a small amount of channel state information feedback is required,
  • MIMO correlated large-scale MIMO
  • the present invention relates to a MIMO communication method for maximizing link frequency efficiency.
  • 4G (B4G) mobile communication systems are required to increase frequency efficiency more than 10 times compared to 4G systems such as 3GPP LTE due to the rapid increase in data traffic.
  • the physical layer technologies required to achieve this goal of increasing frequency efficiency by more than 10 times include network MIMO, interference alignment, relay network, heterogeneous network, and large-scale MIMO technology. .
  • the present invention relates to a massive MIMO (or large scale antenna) system which can achieve a very large effect as a technique for increasing frequency efficiency.
  • Conventional large scale antenna systems have been limited to TDD schemes. This is because, in the FDD scheme, a large antenna transmitter needs a lot of reference signals and radio resources for feedback of channel state information so that it is practically impossible to obtain channel state information.
  • An object of the present invention is to provide a MIMO transmission method suitable for a large-scale antenna system, which can reduce the complexity of scheduling and precoding calculations without increasing the amount of radio resources required for reference signal and channel state information feedback. .
  • another object of the present invention is to provide a MIMO reception method suitable for a large-scale antenna system, which can reduce the complexity of scheduling and precoding calculations without increasing the amount of radio resources required for reference signal and channel state information feedback. To provide.
  • a method of transmitting a MIMO of a base station in a wireless communication system comprising: obtaining statistical channel information on at least one terminal, based on the statistical channel information; Classifying a into at least one class and at least one group dependent on the class, determining a group beamforming matrix for each divided group, and group beamforming based on the group beamforming matrix Performing transmission to the terminals belonging to the group for each group, obtaining instantaneous channel information, scheduling the terminals based on the instantaneous channel information, and transmitting data to the terminals based on the scheduling.
  • a MIMO transmission method Provides a MIMO transmission method.
  • the obtaining of the statistical channel information may include transmitting the channel state information (CSI) -reference signal (RS) to the at least one terminal and the measurement based on the CSI-RS from the at least one terminal. And receiving feedback of statistical channel information.
  • CSI channel state information
  • RS reference signal
  • the obtaining of the statistical channel information may be configured to measure the statistical channel information based on a sounding reference signal (SRS) received from the at least one terminal.
  • SRS sounding reference signal
  • the statistical channel information includes a transmit correlation matrix, an eigenvalue of the transmit correlation matrix, an eigenvector of the transmit correlation matrix, an angel spread, an angle of departure, and a statistical value.
  • At least one of at least one long period precoding matrix indicator (PMI) selected from a fixed codebook representing channel information may be included.
  • PMI precoding matrix indicator
  • the classifying may be configured to classify the terminals having similar transmission correlation matrices into one group.
  • the classifying may be configured to classify the groups having high orthogonality among the effective eigenvectors of the transmission correlation matrix into one class if the effective eigenvectors of the transmission correlation matrix are classified into one group. have.
  • the determining of the group beamforming matrix may include determining the group beamforming matrix such that group beamforming matrices for each group are orthogonal to each other based on the statistical channel information and the one-ring channel model. It can be configured to.
  • the group beamforming matrices may be configured to determine the group beamforming matrix through block diagonalization such that the group beamforming matrices are similarly orthogonal to each other.
  • the obtaining of the instantaneous channel information may include transmitting the CSI-RS to which the beamforming matrix for each group is applied or the CSI-RS to which the beamforming matrix for each group is not applied to the terminals and from the terminals.
  • the method may include receiving feedback of the instantaneous channel information measured based on the CSI-RS to which the group beamforming matrix is applied or the CSI-RS to which the group beamforming matrix is not applied.
  • the obtaining of the instantaneous channel information may be configured to measure the instantaneous channel information based on a sounding reference signal (SRS) received from the terminals.
  • SRS sounding reference signal
  • the instantaneous channel information may include at least one of information about a dominant eigenvector matrix of a transmission correlation matrix, an adaptive codebook index, a fixed codebook index, a single user CQI (SU-CQI), and a multi-user CQI (MU-CQI). It may include at least one of, group interference measurement, RI (Rank Information).
  • the base station further comprises the step of informing the terminal whether the operation in the Single User MIMO (SU-MIMO) mode or Multi User MIMO (MU-MIMO) mode, and the base station and When the terminal operates in the SU-MIMO mode, the channel information includes the SU-CQI.
  • the channel information includes at least one MU-CQI for each terminal. It can be configured to include.
  • the scheduling of the terminals based on the instantaneous channel information may be configured such that the base station independently schedules the terminals belonging to each group and each class by the group and the class.
  • a method for receiving a MIMO of a terminal in a wireless communication system comprising: receiving a signal to which a group beamforming matrix is applied to a group including the terminal, the group beamforming matrix
  • the method provides a MIMO reception method comprising generating instantaneous channel information using the applied reference signal or a reference signal to which the group beamforming matrix is not applied, and feeding back the instantaneous channel information to a base station.
  • the MIMO receiving method further comprises the step of the terminal feedback to the base station statistical channel information measured based on the Channel State Information (CSI) -RS (Reference Signal) received from the base station,
  • the group beamforming matrix may be configured to be determined using the statistical channel information.
  • the group beamforming matrix may be determined based on a sounding reference signal (SRS) transmitted by the terminal.
  • SRS sounding reference signal
  • the instantaneous channel information may include at least one of information about a dominant eigenvector matrix of a transmission correlation matrix, an adaptive codebook index, a fixed codebook index, a single user CQI (SU-CQI), and a multi-user CQI (MU-CQI). It may include at least one of, group interference measurement, RI (Rank Information).
  • the MIMO receiving method further includes the step of informing the terminal whether the base station is operating in the Single User MIMO (SU-MIMO) mode or Multi User MIMO (MU-MIMO) mode, the base station and the terminal
  • the instantaneous channel information includes the SU-CQI when operating in the SU-MIMO mode, and the instantaneous channel information includes at least one MU-CQI for each terminal when the base station and the terminal operate in the MU-MIMO mode. It may include.
  • terminals having similar transmission correlation matrices based on the statistical channel information may be classified into one group.
  • groups having high orthogonality among the effective eigenvectors of the transmission correlation matrix may be classified into one class.
  • the MIMO transmission / reception method by using the similarity of the transmission correlation matrix (transmit correlation matrix or channel covariance matrix) between the terminals, by classifying the terminals into groups and having a similar orthogonality (quasi-orthogonality) between groups By operating in this virtual sector, independent scheduling is possible for each group.
  • the similarity of the transmission correlation matrix transmit correlation matrix or channel covariance matrix
  • GRS group-specific RS
  • an adaptive codebook specific to a terminal may be used instead of the fixed codebook, thereby ensuring better performance than a fixed codebook such as LTE.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating a concept of space separation between user groups in a MIMO transmission and reception method according to the present invention.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating a position distribution of a terminal located in one sector and a radius distribution of a scatter in a three sector base station.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for transmitting and receiving downlink MIMO according to the present invention.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating a classification example of terminals in a MIMO transmission / reception method according to the present invention.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating the concept of block diagonalization in the MIMO transmission and reception method according to the present invention.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating an example of allocation of a CSI measurement resource or scheduling resource candidate according to the present invention.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram illustrating the concept of a 3-D beamforming technique.
  • the term 'terminal' includes a mobile station (MS), a user equipment (UE), a user terminal (UT), a wireless terminal, an access terminal (AT), a terminal, a subscriber unit, A subscriber station (SS), wireless device, wireless communication device, wireless transmit / receive unit (WTRU), mobile node, mobile or other terms may be referred to.
  • Various embodiments of the terminal may be photographed such as a cellular telephone, a smart phone having a wireless communication function, a personal digital assistant (PDA) having a wireless communication function, a wireless modem, a portable computer having a wireless communication function, or a digital camera having a wireless communication function.
  • PDA personal digital assistant
  • the present invention is not limited thereto.
  • the term 'base station' generally refers to a fixed or mobile point of communication with a terminal, and includes a base station, a Node-B, an eNode-B, and a BTS.
  • base transceiver system “access point”, relay, and femto-cell may be used collectively.
  • Fields to which the MIMO transceiving method according to the present invention is applied are uplink and downlink of cellular communication.
  • one cell is composed of a base station having M antennas and K users (terminals) each having N antennas, and a transmission antenna correlation of each terminal is high (that is, angle spread (AS)). Is small). For example, in a channel environment where the downlink downtown macro and the LOS (Line of Sight) component are strong, the transmission antenna correlation is high.
  • AS angle spread
  • K users can be divided into G groups that can be spatially separated according to similarity of transmission antenna correlation, and each group has K 'users.
  • all groups consist of the same number of users.
  • Equation 1 The channel model considered in the present invention is shown in Equation 1 below.
  • MU-MIMO multi-user MIMO
  • Equation 2 The transmission signal model proposed by the present invention is shown in Equation 2 below.
  • Instantaneous channel information Is a precoding matrix based on Corresponds to a data symbol vector.
  • Equation 3 The received signal model proposed by the present invention is shown in Equation 3 below.
  • Equation 4 Means noise signal
  • Equation 4 Is the full channel matrix of group g Is the beamforming matrix of group g.
  • Equation 4 the approximate inequality corresponds to the case where the following condition is satisfied.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating a concept of space separation between user groups in a MIMO transmission and reception method according to the present invention.
  • a base station has a large antenna array 10 composed of M antenna elements 10-1, 10-2,..., 10 -M.
  • K active terminals 20-1, 20-2, ..., 20-K K active terminals are classified into G groups.
  • the first group 30-1 includes a first terminal 20-1 and a second terminal 20-2
  • the second group 30-2 includes the third terminal 20-3.
  • the G-th group 20-G includes a K-th terminal 20- (K-1) and a K-th terminal 20-K.
  • the channel matrix of the first group 30-1 consisting of the first terminal 20-1 and the second terminal 20-2 is Corresponds to
  • Eigenvectors of the transmission correlation matrix of the group g may be estimated by using a feedback signal or an uplink pilot signal from a user. Since the transmission correlation matrix is statistical information, the base station may receive the corresponding information at a sufficient time interval. In this case, various forms of It can have
  • a distributed antenna system may be understood to correspond to a special case of a large antenna array divided into the L subarrays.
  • the actual rank of the transmit correlation matrix of group g ie, the rank except for too small eigenvalue
  • the interference between groups can be eliminated through block diagonalization (BD).
  • BD block diagonalization
  • each group such that b is less than a significant rank of the transmission correlation matrix of group g. Can be designed to control the interference between groups.
  • Predefined fixed beamforming can be used to create virtual sectors to separate user groups.
  • an example of fixed beamforming is 3GPP LTE Rel.
  • 10 can be a codebook, the user can feed back the single and the plurality of beam index of the strongest of the received beams to the base station, and the base station should be able to properly schedule to use less interference between the user group using the information.
  • the user may also feed back the transmission angles (Angle Spread) and the Angle of Departure (AoD) extracted from the transmission correlation matrix to the base station.
  • Angle Spread the transmission angles
  • AoD Angle of Departure
  • the core of the scheduling proposed in the present invention is possible Is to be a block diagonal matrix. Therefore, scheduling is divided into two stages.
  • the first step is to use information such as eigenvectors or beam indexes of transmission correlation matrices of all users. Configure the group so that is a block diagonal matrix. As a result, each group independently performs intragroup scheduling without significantly interfering with each other. At this time, the base station may need to signal the beamforming matrix of each group or user to the users.
  • Step 2 is an instantaneous channel matrix fed back by users in the group Scheduling is performed through Spatial Multiplexing through precoding.
  • the downlink pilot may have two types.
  • the first is a general type of pilot that is sent all over the sector.
  • a pilot signal having the same structure as that of 3GPP LTE may be followed.
  • the second is a pilot signal multiplied by the beamforming matrix.
  • the second form is a pilot form required for a user to transmit a beam index.
  • the problem with large-scale MIMO uplinks is that the computational complexity of the reception algorithm is exponentially very large due to the large dimension of the reception channel matrix.
  • the present invention proposes that the above-described principle of the downlink multi-user transmission scheme can be applied to the reception scheme as an uplink multi-user MIMO reception scheme that solves this problem. That is, since the base station knows all the channel information through the uplink pilot, if the reception beamforming is performed so that there is no interference between groups through proper scheduling, the dimension of the reception vector of each group can be greatly reduced and the computation complexity of the reception algorithm can be reduced to the level that can be implemented. have.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating a position distribution of a terminal located in one sector and a radius distribution of a scatter in a three sector base station. In the following description, with reference to FIG. 2, the present invention is described.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for transmitting and receiving downlink MIMO according to the present invention.
  • the FDD downlink MIMO transmission / reception method as a method of transmitting a MIMO of a base station in a wireless communication system, obtaining statistical channel information on at least one terminal (S310), the statistical channel information Classifying the at least one terminal into at least one class and at least one group dependent on the class (S320), and determining a group beamforming matrix for each divided group. (S330), performing group beamforming transmission based on the group beamforming matrix for each group belonging to the group, obtaining instantaneous channel information (S340), and scheduling the terminals based on the instantaneous channel information. It may be configured to include a step (S350) for transmitting data to the terminals based on the scheduling.
  • the base station may receive the statistical channel information from at least one terminal feedback or measure through the uplink SRS.
  • Statistical channel information means transmit correlation matrix, eigenvalue of eigenvalue, eigenvector of transmit correlation matrix, Angle Spread (AS), Angle of Departure (AOD) and statistical channel information. It may include at least one of at least one long period PMI (Precoding Matrix Indicator) selected from the fixed codebook.
  • PMI Precoding Matrix Indicator
  • the statistical channel information is obtained by setting up the CSI-RS, which is the base station, and transmitting the same to the terminals, and receiving the feedback result of the measurement through the received CSI-RS, or by the base station directly through the uplink SRS transmitted by the terminal. It can be configured to measure. Each information included in the statistical channel information will be described later.
  • step S320 the base station may classify the at least one terminal into at least one class and at least one group dependent on the class based on the statistical channel information.
  • step S320 may be configured differently. For example, when the fixed codebook based procedure is followed, the terminal feeds back the long period PMI selected from the fixed codebook as statistical channel information, which means that the terminal primarily designates the class and group to which it belongs. At this time, the base station may ignore the class and group selected by the terminal and secondly re-determine the optimal class and group classification to notify the terminals.
  • the base station may ignore the class and group selected by the terminal and secondly re-determine the optimal class and group classification to notify the terminals.
  • Detailed procedures when taking a fixed codebook based procedure are described below.
  • statistical channel information and group / class classification are described later in the section (b).
  • step S330 a group beamforming matrix for each divided group is determined.
  • a group beamforming matrix is selected from previously generated group beamforming matrices.
  • the group beamforming matrix is generated based on the received statistical channel information. The generation of the group beamforming matrix is described later in the section (C).
  • step S340 the base station performs group beamforming transmission based on the group beamforming matrix for each terminal belonging to the group.
  • the base station receives the instantaneous channel information measured from the CSI-RS signal to which the group beamforming is applied or the CSI-RS to which the group beamforming is not applied, or directly measures the instantaneous channel information through the SRS received from the terminal. can do.
  • Reference signals of the present invention will be described later in section (D).
  • the instantaneous channel state information may be fed back to the base station using an implicit feedback method or an explicit feedback method.
  • the instantaneous channel information includes at least one of information about a dominant eigenvector matrix of a transmission correlation matrix, an adaptive codebook index, a fixed codebook index, a single user CQI (SU-CQI) and a multi-user CQI (MU-CQI), and group interference measurement. It may include at least one of RI (Rank Information).
  • step S350 the base station selects a terminal to be serviced through instantaneous channel information and scheduling algorithm fed back from the corresponding terminal for each group and transmits control signals and data.
  • the base station transmits a DM-GRS (Demodulation Group-specific RS) to which the beamforming matrix for each group is applied to the terminal together with the data, and the terminal can demodulate the data using the DM-GRS.
  • DM-GRS Demodulation Group-specific RS
  • the MIMO transmission method of the fixed codebook base station and the MIMO transmission method of the adaptive codebook base station in the FDD method downlink MIMO transmission / reception method according to the present invention will be described in detail.
  • the following description may be described by inferring the MIMO transmission method described in terms of the base station or the MIMO reception method of the corresponding terminal.
  • An example of the operation based on the fixed codebook of the FDD downlink MIMO transmission method includes transmitting the CSI-RS (1-1), each of which is determined through the CSI-RS from each of at least one terminal.
  • Receiving information specifying a class and a group to which the terminal belongs (1-2), notifying the terminals of the class and group of the terminals determined based on the information (1-3), and the determined class and Generating or selecting a beamforming matrix for each group based on a group (1-4), transmitting a CSI-RS to which the beamforming matrix for each group is applied for each group (1-5), and for each group
  • a description will be given on the assumption that the channel information feedback from the terminal is composed of implicit channel feedback.
  • the base station sets up a typical CSI-RS and transmits it to the terminals.
  • the conventional CSI-RS may mean a CSI-RS to which a beamforming matrix for each group, which will be described later, is not applied.
  • the terminal selects an optimal class and group based on the CSI-RS transmitted by the base station and feeds back information indicating the selected class and group to the base station.
  • the information specifying the class and group may be configured to specify one or more classes and groups.
  • the terminal uses the CSI-RS transmitted by the base station in step S310 Or the average of N slots To maximize Can be selected as a long period PMI, and the long period PMI can be fed back to the base station as information specifying a class and a group.
  • This long period PMI means statistical channel information of the terminal. Since the class and group of the terminal changes very slowly as the terminal moves, this feedback may be fed back with a very long period or only when there is a change over a certain threshold. When feeding back the p long period PMIs, for example, the upper p pieces are fed back in order of increasing selection criterion.
  • the base station may provide the terminal with information about the fixed codebook used in order for the terminal to transmit information specifying a class and a group as a long period PMI.
  • the base station may provide the terminal with information on the fixed codebooks used.
  • Information about the fixed codebook may be delivered to the terminal using, for example, a broadcast channel (PBCH).
  • PBCH broadcast channel
  • step 1-3 the base station classifies the terminals into classes and groups based on the information received from the terminals.
  • a class and group different from the class and group reported by the terminal in step 1-2 may be allocated to the terminal through the class and group re-adjustment of the base station. Therefore, in step (1-2), the base station feeds back information indicating that the terminal designates several classes and groups, or corresponds to the class and group of the terminal determined when the class and group to which the terminal belongs are changed through class re-adjustment of the base station. Inform the terminals through the control signal.
  • the base station generates or selects a beamforming matrix for each group based on the determined class and group in step 1-4.
  • the base station may classify and generate an optimal beamforming matrix for each group, or select an optimal beamforming matrix for each group from among previously generated beamforming matrices.
  • the base station transmits the CSI-RS to which the beamforming matrix for each group is applied for each group.
  • the UE measures channel information using the CSI-RS to which the beamforming matrix for each group transmitted by the base station is applied, and reports the channel information to the base station.
  • the channel information may include at least one of a Single User CQI (SU-CQI) and a Multi User CQI (MU-CQI), a PMI of a short period, and a Rank Indicator (RI).
  • SU-CQI Single User CQI
  • MU-CQI Multi User CQI
  • PMI of a short period
  • RI Rank Indicator
  • MU-CQI is calculated as the ratio of magnetic signal to interference and noise (SINR).
  • SINR magnetic signal to interference and noise
  • the interference signal calculates and reflects both interference in the same group and interference from another group.
  • the UE calculates interference by assuming that all beams of all groups are used.
  • the terminal owns the channel and the beam of all groups It is possible because you know.
  • the base station reduces the number of beams used per group and requires a control signal for notifying the corresponding beam indexes to the terminals.
  • the base station informs the UEs of the corresponding beams for each group to accurately estimate the interference of other groups to calculate the MU-CQI.
  • the base station dynamically selects and schedules the signal, or informs the terminal whether the base station is operating with SU-MIMO or MI-MIMO as a control signal, so that the terminal is SU-CQI or the terminal.
  • One or more MU-CQI may be fed back.
  • the base station finds an optimal combination of terminals based on the channel information, schedules the terminals, and transmits data to the terminals based on the scheduling.
  • the base station When the base station performs the optimal scheduling based on the MU-CQI of the terminal, it means that the selected terminals have minimal interference between groups. Therefore, selected UEs of different groups can demodulate their own data through the DM-GRS of the same resource through a similar orthogonal DM-GRS. Interference between different groups can be further reduced to quasi-orthogonal sequences, and interference between other users in the same group can be eliminated using orthogonal sequences.
  • the design criteria for generating a fixed codebook consisting of the long period PMI mentioned in step (1-2) and the short period PMI mentioned in step (1-6) are as follows. First, assuming a single polar antenna (co-polarization) will be described.
  • the fixed codebook consists of T classes and G groups belonging to each class.
  • each class may have a different number of groups.
  • Matrix constituting the eigenvector space of the groups that make up a class Is a one-ring channel model.
  • the necessary parameters for this are the AS and AoD of the group.
  • the AS of the group is determined by the AS distribution of the UE in the cell, and each group AoD is determined by comprehensively determining two criteria as follows.
  • Beamforming matrix forming codebook by applying block diagonalization to set Create This can further reduce the interference between groups.
  • the long period PMI is The index (t, g) of, means that the short period PMI of the terminal Means one or more column vectors according to transmission rank (RI).
  • the codebook described above assumes a single polarity antenna (co-polarization).
  • two polarity antenna arrays may be independently processed to have a long period PMI and a short period PMI as described above with M / 2 beam vectors per polarity.
  • a co-phasing parameter may be set to induce constructive combining between beams of two polar antennas. In this case, however, the UE should accurately estimate at least another user interference in the group in order to calculate the MU-CQI.
  • the UE calculates a plurality of MU-CQIs according to the number of cases of co-phasing parameters of other users in the group, and feeds back the co-phasing parameters to each of the base stations to schedule the users in the group.
  • the UE may reduce the number of feedback bits by transmitting only the first MU-CQI and the offset of the remaining MU-CQI based on the first MU-CQI.
  • the conventional CSI-RS may be replaced with a long period CSI-RS and a short period CSI-GRS.
  • CSI-GRS is It is transmitted by sharing the same resource between groups in a group-specific RS (beam beamformed) to reduce RS resource requirements.
  • the long period CSI-RS is for the UE to estimate and feed back the long period PMI
  • the short period CSI-GRS is for feedback the short period PMI.
  • An example of an adaptive codebook-based operation of the FDD scheme downlink MIMO transmission method includes obtaining statistical channel information for at least one terminal (2-1), based on the statistical channel information. Classifying the at least one terminal into a class and a group, generating a beamforming matrix for each group (2-2), and transmitting a CSI-RS to which the beamforming matrix for each group is applied for each group (2- 3) receiving (2-4) channel information measured from the terminals based on the CSI-RS to which the beamforming matrix for each group is applied, and scheduling the terminals based on the channel information and performing the scheduling. It may be configured to include a step (2-5) for transmitting data to the terminals based on.
  • the base station obtains statistical channel information about at least one terminal.
  • the base station may measure the acquisition of statistical channel information by using a sounding reference signal (SRS) transmitted by the terminal, or may transmit a long period of CSI-RS to the terminal and receive feedback of the statistical channel information measured by the terminal.
  • SRS sounding reference signal
  • one example of the statistical channel information may be a unique vector matrix of the terminal.
  • another example of statistical channel information may be an AS (Angle Spread) and an AoD (Angle of Departure) of the UE.
  • step 2-2 the base station uses the statistical channel information obtained in step 2-1, the base station classifies the terminals by class and group, and optimal beamforming matrix for each group. Can be generated.
  • step 2-3 the base station sets and broadcasts the beamformed CSI-GRS with the beamforming matrix generated in step 2-3.
  • CSI-GRS is It is transmitted by sharing the same resource between groups in a group-specific RS (beam beamformed) to reduce RS resource requirements.
  • the UE measures channel information by using the CSI-RS to which the beamforming matrix for each group transmitted by the base station is applied and reports the information to the base station.
  • the channel information may include at least one of a Single User CQI (SU-CQI) and a Multi User CQI (MU-CQI), a PMI of a short period, and a Rank Indicator (RI).
  • the base station finds an optimal combination of terminals based on the channel information, schedules the terminals, and transmits data to the terminals based on the scheduling.
  • the base station When the base station performs the optimal scheduling based on the MU-CQI of the terminal, it means that the selected terminals have minimal interference between groups. Therefore, selected UEs of different groups can demodulate their own data through the DM-GRS of the same resource through a similar orthogonal DM-GRS. Interference between different groups can be further reduced to quasi-orthogonal sequences, and interference between other users in the same group can be eliminated using orthogonal sequences.
  • the above-described CSI-GRS and DM-GRS may be used by being integrated into one group-specific RS (GRS) rather than using separate resources for resource saving. That is, the DM-GRS may play a role of the CSI-GRS.
  • the base station transmits SU-CQI-based pseudo-orthogonal DM-RS using a separate resource in a subframe that transmits GRS for CSI every 5 ms, for example, so that the UE demodulates the PDSCH.
  • the base station receives statistical channel information through CSI-RS or obtains through uplink SRS.
  • the statistical channel information may take the following form.
  • PMI precoding matrix indicator
  • the transmission correlation matrix which is a statistical characteristic of the terminal channel, is a statistic that changes very slowly as the terminal moves. This is because the surrounding scatterer (fixed feature) environment changes when the terminal moves.
  • MU-MIMO is generally used limited to low speed terminals.
  • the simplest form of transmission correlation matrix estimation scheme assumes a one-ring channel model. to be.
  • Base station terminal Effective Eigenvectors (Eigenvectors Valid for Eigenvalues) Classifies similar terminals into one group to create a plurality of groups.
  • groups having high orthogonality among eigenvectors of one another form a class.
  • Classes classified as above use different time / frequency resources, whereas groups in one class are allocated the same time / frequency resources.
  • T be the number of classes.
  • the base station first estimates the number of classes and groups in consideration of eigenvectors, AS, and AoD distribution of the terminals, and estimates a reference angle of each class.
  • the AoD of the G-1 beam vectors orthogonal to the reference angle i.e., the total G orthogonal beam vectors
  • the group transmit correlation matrix is calculated according to the equation of the one-ring channel model
  • the corresponding group eigenvectors are obtained through SVD.
  • the base station determines the eigenvector matrix of each terminal.
  • the similarity is measured through the inner product of and to determine the group of the most similar class and classify the terminal into the corresponding group.
  • the similarity between the eigenvectors of the terminal correlation matrix and the group correlation matrix may be defined as in Equation 9 below.
  • the similarity value is the reference value
  • the similarity value is the reference value
  • the similarity value is the reference value.
  • the group classification is readjusted to meet the criteria by adjusting the number of initial classes and groups and the reference angle of the class. Because this group classification changes very slowly, the resulting increase in computational complexity will be limited.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating a classification example of terminals in a MIMO transmission / reception method according to the present invention.
  • Figure 4 shows how the terminals can be classified according to the present invention in the case of the terminal and scatterer distribution example illustrated in FIG.
  • the circles indicated by dotted lines indicate the positions of the terminals classified as class 1 and the circles of the scatterer, and the circles shown by the solid lines show the terminals of class 2.
  • Class 1 is made up of four groups and Class 2 is made up of three groups.
  • the lines shown by the dashed lines and the lines shown by the solid lines represent the reference angles used to create the orthogonal beams of each group.
  • the circle of the terminal belonging to each class can be seen that the terminal is classified to be located around the line shown by the dotted line or solid line. It also shows that two diagonally filled circles in class 1 form a group.
  • the number of terminals per class is reduced and the number of terminals per group is reduced in proportion. This results in a decrease in the frequency efficiency of the MIMO transmission and reception method according to the present invention.
  • a small number of terminals in a cell means that there is no problem in service even with a low frequency efficiency due to a small system load.
  • the large-scale antenna MIMO technology aims to improve user experience index (QoE) by serving many users simultaneously with the same resource and by allowing the system to endure excessive load of peak time. Because of this, we can assume that the number of terminals is about 10 times larger than the number of layers s serving the same resource at the same time. In addition, in the case of a multi-antenna terminal, each antenna may be viewed and scheduled as a separate user, so the assumption of the foregoing s is realistic.
  • the above-described terminal classification has been described on the assumption that the ray of the transmission signal transmitted to the terminal is spread as much as the AS.
  • the ray of the transmission signal may be transmitted with two or more AoD and AS.
  • the terminal belongs to two or more groups, and the terminal is classified into the corresponding groups, and managed, and performs terminal feedback required in each group.
  • the terminal classification described above assumes that the base station knows statistical channel information of all terminals. On the other hand, if this assumption does not hold, the base station needs feedback of statistical channel information from the terminal for the terminal classification. For example, the base station transmits the CSI-RS of a long period and the base station obtains the statistical channel information of the terminal by feeding back statistical channel information based on the fixed codebook or estimating and feeding back AS and AoD. The base station implements the above-described terminal classification with reference to the terminal feedback.
  • the UE may be classified into other classes and groups that are more systematically suitable, rather than being classified into a group corresponding to the AoD fed back by the base station. Therefore, in this case, the base station should inform the terminal of the class and group to which it belongs.
  • Group eigenvector matrix selected through the terminal classification described above
  • the full set or subset of column vectors in s generates the beamforming matrix for that group. That is, the rank (or column size) of the group beamforming matrix is determined by the group eigenvector matrix. If it is equal to, the group beamforming matrix is represented by Equation 10 below.
  • the group beamforming matrix is similarly orthogonal to each other through group classification to satisfy Equation 8.
  • the group beamforming matrix can satisfy Equation 8, thereby enabling large-scale MU-MIMO performance of the present invention while minimizing RS and UE feedback resource burden.
  • Equation 8 is satisfied on the assumption that they are orthogonal to each other.
  • the base station may be forced to orthogonal to the group that is not orthogonal through the block diagonalization (BD) technique to be described later.
  • BD block diagonalization
  • FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating the concept of block diagonalization in the MIMO transmission and reception method according to the present invention.
  • Block diagonalization for a specific group g is conceptually described with reference to FIG.
  • the eigenvectors of G-1 groups other than the group g in the entire M-dimensional vector space It forms a subspace of the dimension (ellipse 510 in the figure), which is the interference of the other groups on group g.
  • the next step is to compute the eigenvectors in the projected magnetic signal subspace. These eigenvectors form an optimal beamforming matrix in their subspace projected while maintaining orthogonality with other groups of eigenvectors. It can be said to be close to optimal in the based MU-MIMO beamforming method).
  • the number of active terminals is small or by the scheduler
  • the case is as follows.
  • the set of all active users in group g Maximum available Set of indexes of GBF vectors 1,2, ..., Let's do it.
  • Base station scheduler Actually scheduled out of Subset of users Map to. Therefore, in this case Is expressed as
  • silver Dimension column vector with only the nth element being 1 and the remaining elements being 0 Is a subset Represents the i th element of.
  • the beamforming according to the present invention corresponds to an eigen beamforming as shown in Equation 10 when block diversification is not used, and Equation 2 is expressed as Equation 13 below.
  • Is the set of users selected by the scheduler Is the data symbol vector of Is expressed as in Equation (11) or (12).
  • the CSI-RS exists for feedback of statistical channel information
  • the RS for feedback of instantaneous channel information is a GRS described below. Therefore, if the base station can sufficiently obtain statistical channel information through the uplink SRS, the present invention does not require a separate CSI-RS.
  • the CSI-RS is not intended for instantaneous channel estimation and feedback of the terminal, but for statistical channel information estimation and feedback, and may be transmitted at a much longer period than the conventional CSI-RS.
  • the GRS proposed by the present invention is an RS specific to each group, and is a RS multiplied by a beamforming matrix like a conventional LTE-Advanced DM-RS (or an LTE UE-specific RS).
  • the group beamforming vector ( The i th column vector of) Create GRS. sure, To reduce RS overhead Choose from Only GRS can be created.
  • the GRS of groups belonging to one class has weak interference with each other by the above-described UE classification and group beamforming matrix generation process, the same resource can be used without additional interference by additionally applying a pseudorandom sequence as in DM-RS. have.
  • GRS performs both functions of LTE's CSI-RS and DM-RS as follows.
  • the role of the CSI-RS performed by the GRS is to enable UEs to feed back instantaneous channel information.
  • the terminal through the GRS Can be estimated and implicit channel feedback such as CQI, PMI, RI can be performed.
  • the role of the DM-RS performed by the GRS is to implicitly transmit the beamforming (or precoding) vector selected by the base station to the terminal and to serve as a reference signal for demodulation.
  • the GRS may be viewed as an RS specific to the terminal. That is, group beamforming matrix Since the BS already provides beamforming vectors optimized for the UEs in the group, the BS There is no reason to choose another beamforming vector. Accordingly, the terminal may consider that the transmission signal is beamformed through the PMI fed back by itself and does not need additional DM-RS transmission to know the beamforming vector selected by the base station. In addition, even when the UE is not scheduled according to the feedback feedback, the corresponding PMI does not change, so the UE may know its rank and PMI through the simple detection test without assistance of the base station.
  • the UE when the UE feeds back two CQIs and PMIs in rank 2, the UE has three cases (rank 2 so that both PMI1 and PMI2 are used, rank 1, to know how many ranks and what PMI the base station actually transmits).
  • the correct rank and PMI can be known by calculating post SINR after detection for PMI1 usage, rank1 and PMI2 usage).
  • GRS can be a reference signal of coherent demodulation. All groups in a class can reuse the same GRS resource, using a pseudo orthogonal sequence for each group.
  • terminals scheduled simultaneously in a group are classified into different orthogonal sequences. For example, if four terminals are scheduled in each group, an orthogonal sequence having a sequence length of 4 is required.
  • the GRS resource location may use the resource location of the conventional DM-RS.
  • the resources of the GRS are not required as the number of scheduled terminals as in the prior art due to resource reuse between groups, and the resources required by dividing the number of scheduled terminals by the number of groups at the same time. For example, if 16 terminals are divided into four groups and scheduled at the same time, four GRS resources are required instead of 16 GRS resources (when one layer is allocated to each terminal).
  • GRS as a CSI-RS function
  • the GRS is comfortable to set a period of 5 ms or less as needed (not a minimum). This is because GRS is transmitted for each subframe to which a resource of a corresponding class is allocated like DM-RS.
  • the DM-RS exists only when the corresponding resource is allocated to the terminal.
  • the GRS also exists when other terminals of the same group are allocated the corresponding resource. Therefore, even when the terminal has not been allocated the corresponding resource, the channel estimation is performed using the demodulation reference signal. There is also an advantage to doing exactly that.
  • the base station may transmit a pre-coding matrix other than the beamforming vector of the GBF fed back by the terminal, but the gain is determined to be very limited.
  • terminal feedback is described mainly with implicit terminal feedback, and explicit terminal feedback is briefly described at the end.
  • the terminal should estimate the transmission correlation matrix through the CSI-RS. Therefore, through CSI-RS, the UE estimates the transmission correlation matrix and its dominant eigenvector matrix. There are two ways to feed back information about.
  • the AS and AoD are extracted from the estimate of F and feedback is implicit.
  • the base station receives the AS and AoD feedback and assumes a one-ring channel model. Can be estimated.
  • the AS, AoD extraction method can estimate the AS, AoD (or AoA) by a well-proven super-resolution algorithm such as MUSIC and ESPRIT in the channel matrix.
  • MUSIC MUSIC
  • ESPRIT ESPRIT
  • an adaptive codebook may be used unlike the fixed codebook of LTE. That is, since the beamforming vector constituting the codebook is specific to a group (equivalently to a terminal), the beamforming vector is different for each group and class, and has a property that can change very slowly depending on time (movement and activation / inactivity of a terminal).
  • the adaptive codebook of the present invention can be represented by the following equation (14).
  • the adaptive codebook may change very slowly over time and the index indicating time is omitted.
  • a fixed codebook such as LTE can be designed.
  • the adaptive codebook described above is based on the assumption that the base station knows the transmission correlation matrix of all the terminals.
  • the base station classifies the terminal, designs an optimized codebook for the terminals in the current cell, transmits it to the GRS, and the terminal measures the best. It is a structure for feeding back a beamforming vector.
  • the base station estimates the transmission correlation matrix of the terminal using only the SRS, the terminal does not need to know its transmission correlation matrix.
  • a predetermined limited codebook is designed without assuming that the base station knows the transmission correlation matrix of all the terminals, and then the terminal first estimates its transmission correlation matrix that is known through the CSI-RS of a fairly long period and gives it to itself. The best beamforming vector is selected and fed back based on the codebook.
  • the feature of this codebook is that it is designed to satisfy the similarity between a terminal and a specific group and orthogonality between groups.
  • each AS may be configured in one sector having a range of 120 degrees (ie, orthogonal).
  • the number of groups can be 4, 3, 2, 1.
  • Such a method of making a beamforming matrix set (that is, a codebook) may be designed assuming a one-ring channel model as an example.
  • the measure of is to ensure that the sum of orthogonality among all groups of class t is minimized.
  • the AS is 10 degrees based on the above-described scale. I will illustrate the design method.
  • a reference angle or anchor angle around 0 degrees is used. Determine.
  • the reference angle ranges from 120 degrees in one sector to the number of groups G in this case, which is 40 degrees (120/3) and has a value of -20 degrees to 20 degrees.
  • AoD can be easily calculated by calculating only the case of 0 ⁇ 20 degrees using the symmetry property of. 16 reference angles for dividing the range from 0 to 20 degrees by 16 This comes out. If one of them is selected, the other two AoDs can be given by Equation 19 below.
  • the long-term PMI feedback due to the fixed codebook described above is divided into two as follows. First, if the AS of the terminal is divided into four AS ranges, it takes 2 bits. Beamforming Matrix for Each AS The number of cases is 32 reference angles when the above-mentioned AS is 10 degrees. And 7 bits including 2 bits of information indicating which of the 3 groups it belongs to. With these AS Since is a very slowly changing statistical property, feedback to them may have a very long period, or may only be fed back when there is a change.
  • the CQI feedback of LTE is SU-CQI based on single-user (SU) MIMO. That is, the CQI is fed back without information about the interference caused by another UE scheduled to the same resource.
  • SU single-user
  • the need for MU-CQI considering the interference caused by other terminals in MU-MIMO and its gain can be very large. Therefore, in the conventional LTE, the MU-CQI is estimated approximately by calculating the predicted MU-CQI as an example, but it can be seen that the difference from the exact MU-CQI may be large.
  • the GRS structure of the present invention facilitates MU-CQI feedback of the terminal.
  • the inner product between the beamforming vectors of the group Can be estimated. all Under the assumption that two beamforming vectors are simultaneously transmitted, the UE measures MU-CQI corresponding to SINR and feeds back to the base station as follows.
  • the base station may be able to feed back only the terminal measuring the MU-CQI over a certain reference value.
  • the above equation assumes rank 1 of co-polarization, and in case of cross-polarization and rank 2 or above, post SINR should be calculated considering a reception algorithm such as MMSE detection or turbo reception.
  • the base station sends a signal Dog beam ( Selected from The dog beam can be time-varying) or the combination is used.
  • the number of bits required to feed back the MU-CQI may be the same as that of the conventional LTE SU-CQI.
  • the PMI to be fed back to the terminal corresponds to the index m to maximize the equation (20).
  • the UE can receive GRS of all groups without receiving only the GRS of its own group. Can be used to estimate.
  • the terminal is a beam of its own group in the received signal And remove Needs to be estimated.
  • the base station transmits a control signal for receiving the GRS of all the groups to all the terminals belonging to a specific class or make a GRS sequence determination formula added not only the cell ID but also the group ID.
  • Equation 20 is replaced by Equation 21 below.
  • This MU-CQI can be regarded as a safety device in case of unexpectedly large group interference in the MU-MIMO system according to the present invention.
  • the present invention utilizes an adaptive beam optimized for MU-MIMO in a scenario in which the number of transmission antennas and active terminals is large, the probability of the base station scheduling with MU-MIMO for all MIMO target resources becomes very high.
  • the base station may typically want to increase the system capacity by limiting the rank of the terminal to 1 or 2.
  • the base station may attempt to increase the system capacity by allowing the terminal to feed back to SU-CQI.
  • the base station When the base station has a rank set to 2, the UE performs CSI feedback corresponding to two codewords, and thus, the base station may determine whether to transmit the actual rank 1 or 2 to the scheduled UE by looking at the feedback of the UEs belonging to each group. have.
  • Explicit channel information feedback is a method of feeding back information about a channel matrix instead of PMI.
  • Each terminal has its own modified channel vector Is quantized and fed back to the base station.
  • An example of a method of embossing a channel vector is a method of embossing CDI (channel direction information).
  • the base station uses the CQI information measuring the cell interference different from the explicit channel feedback of the terminal to the precoding matrix by an arbitrary algorithm (eg, ZF beamforming).
  • MU-MIMO is performed using this method.
  • the difference from the implicit terminal feedback method up to now requires a separate DM-RS in addition to the GRS serving as the CSI-RS.
  • This control signal is for a CSI measurement resource (ie, scheduling resource candidate).
  • a large transmit antenna system is meant to accommodate a very large number of active terminals simultaneously compared to conventional systems.
  • the LTE system is one of the basic modes to allow the terminal to measure and report the CSI for the entire frequency band.
  • this CSI feedback overhead may be difficult to handle in the system. Therefore, in the present invention, a method of allocating CSI measurement resources for each class may be applied to solve such a problem.
  • the base station sends a CSI measurement resource of the terminal in an RRC message and this information does not change while the terminal is active.
  • the terminal is classified according to classes (pre-scheduling), and the corresponding class of the terminal may be changed according to the movement of the terminal or load balancing between classes.
  • the CSI measurement and scheduling resources may change as the class is changed while the terminal is active.
  • the CSI measurement resource control signal according to the present invention corresponds to the nature of the MAC message rather than the RRC message because the CSI measurement resource can be changed during the active state.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating an example of allocation of a CSI measurement resource or scheduling resource candidate according to the present invention.
  • 6 is a case where the number of classes is four.
  • the following shows an example in which a separate resource is allocated for each class.
  • a resource 601 separated by a left diagonal line may be allocated to class 1 and a resource 603 separated by a right diagonal line may be allocated to class 3.
  • the number of classes and the size of allocated resources may change semi-statically (about several minutes to several tens of minutes) according to the distribution of terminals.
  • the base station delivers each class CSI measurement resource or scheduling resource map / mode for each terminal through a MAC message and informs each terminal of its class RNTI.
  • the base station signals only the class RNTI changed into the MAC message, and the terminal can know the resource of the corresponding class. Also, if there is class RNTI, multicast by class and group will be possible.
  • the base station informs the MAC message of the CSI measurement resource of the corresponding class by each terminal, and informs the CSI measurement resource of the class changed according to the class change according to the movement of the terminal.
  • the UE needs a group ID (RNTI) to know its GRS sequence.
  • the base station may configure a GRS sequence determination formula including a cell ID and a group ID so that the UE knows the GRS sequence using only the cell ID and the group ID. Since separate resources are used for each class, there is no need to classify the GRS sequence by class ID.
  • the PMI and the GRS sequence are mapped one-to-one as GRS uses an adaptive codebook specific to the terminal. As described in the above description of the GRS, the present invention implicitly knows its beamforming matrix. Thus, unlike the conventional DM-RS sequence, the GRS sequence does not need to be dynamically allocated through the PDCCH.
  • the RI may not need to explicitly inform the UE through the PDCCH like the PMI.
  • the base station determines the number of layers to be actually transmitted to the terminal by referring to the RI fed back by the terminal and transmits the same.
  • the UE may know the number of layers transmitted from the actual base station by calculating the post-SINR in the same process as a simple detection test for the PMI.
  • a group may be regarded as a virtual sector by group classification. That is, the base station may perform scheduling independently for each class and group. As described in the MU-CQI part, the base station receives a feedback of the MU-CQI from all active terminals belonging to a specific group. Scheduling operated by the base station corresponds to a process of finding a combination of terminals in which a weight indicating fairness of each terminal maximizes a utility function multiplied by this MU-CQI.
  • weights for each UE for fairness, in general, if the accumulated amount of received data of a specific UE is large, the corresponding weight is proportional to that weight). Multiply by) to find the combination of terminals that maximizes the utility function.
  • the present specification only considers beamforming for arranging a large transmit antenna in the horizontal axis.
  • a large transmit antenna system that extends the antenna array to the vertical axis can be considered, and the beamforming technique using both the horizontal axis and the vertical axis space is called 3-D beamforming.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram illustrating the concept of 3D beamforming technology, and illustrates a concept of performing beamforming utilizing both horizontal and vertical axes by a macro base station located in a high-rise urban center.
  • This section introduces the 3-D beamforming technology that extends the MIMO transmission concept of the present invention to the vertical axis considering the horizontal beamforming.
  • the long-period CSI-RS structure even though the base station has a plurality of arrays in the horizontal axis / vertical axis due to the two-dimensional antenna array, the eigenvector matrix, which is a statistical channel characteristic of the UE, is one horizontal axis and one vertical axis. have. Therefore, the long period CSI-RS does not need to be present for every two-dimensional antenna element, but only one row on the horizontal axis and one column on the vertical axis are used for transmission.
  • the eigenvector matrix of the UE has the above-described structure, but the plurality of arrays may be different in the horizontal axis / vertical axis of the fading channel of the short period. Therefore, a short period of CSI-RS needs to be transmitted for every two-dimensional antenna element.
  • the long period PMI consists of one long period PMI (horizontal axis class and group ID) on the horizontal axis and one long period PMI (vertical axis class and group ID) on the vertical axis in line with the long period CSI-RS. do.
  • short-period PMI feedback since the short-period PMI may be different for every two-dimensional antenna element, a plurality of short-period PMIs on the horizontal axis and a plurality of short-periods PMI on the vertical axis are fed back.
  • the column (horizontal axis) size of the two-dimensional antenna array is M and the row (vertical axis) size is N.
  • the above figure is an example of 3D beamforming for one class. In the present specification, for convenience, only one class is considered and the active terminals can be spatially separated into L vertical groups on the vertical axis and G horizontal groups on the horizontal axis. Transmit correlation matrix of vertical axis and horizontal axis , I will. These vertical and horizontal transmit correlation matrices are represented by eigendecomposition as follows.
  • Equation 24 the channel vector of the UE belonging to the vertical / horizontal group (g, l) is expressed as in Equation 24 below.
  • the 3-D transmission vector is expressed by Equation 25 below.
  • each Is a dimensional matrix Is Dimensional data symbol is a dimensional matrix Is Dimensional data symbol.
  • the beamforming / precoding of the horizontal axis may be performed independently of the beamforming / precoding of the vertical axis.
  • Equation 27 the reception vector of the vertical / horizontal group (l, g) is expressed as in Equation 27 below.
  • the optimal three-dimensional beamforming matrix is as follows.
  • the codebook of class t including the vertical axis can be expressed as follows.
  • Equation 25 the three-dimensional beamforming matrix is expressed as follows.
  • Equation 30 In the case of rank 1 transmission to the dual-polar antenna as in Equation 16 is as follows.
  • PMI is represented by 5 bits.
  • rank 2 or higher should be determined by the limited combination selected from all possible combinations.
  • terminal classification, GRS, terminal feedback, etc. are naturally extended to the same concept as 2D beamforming and are not specified in the present specification.
  • the received signal of the base station in the uplink MU-MIMO is as follows.
  • Is the N x Ns-dimensional precoding matrix of the i-th terminal Is the Ns-dimensional data symbol vector of the i-th terminal.
  • s represents the number of terminals scheduled by the base station.
  • the problem in the FDD-type downlink large-scale antenna MU-MIMO system described above was RS and CSI feedback, and the present invention aims to solve this problem. Meanwhile, unlike the downlink, the uplink massive antenna MU-MIMO system has the following problems.
  • a large antenna system may solve an overload problem of a system in which users are crowded at a peak time. This means that the data transmission and reception activity of the user is very active compared to the user population in the cell compared to the conventional system. Because of this, the biggest problem of the uplink large antenna MU-MIMO system is the computational complexity.
  • the base station can obtain a very good CSI estimate compared to the downlink through the SRS of the terminal, and through this, the receiving end can perform the MU-MIMO.
  • the corresponding uplink MU-MIMO is scheduled as the MU-MIMO.
  • the base station uses the inner product of the M-dimensional vector Must be counted. Therefore, large M and K, such as large scale antenna systems, cause excessively high computational complexity. In addition, it is difficult to utilize detection algorithms such as MMSE detection to obtain better performance besides MRC.
  • an uplink MIMO transmission / reception technique has an object of performing uplink MU-MIMO while maintaining the computational complexity of the system at a feasible level.
  • the UEs grouped into one group in the downlink can be classified into the same group in the uplink and perform MU-MIMO, or The reverse is also very useful. This is because the computational complexity of the base station according to the terminal classification can be reduced by half. As a result, orthogonality between transmission correlation matrices in downlink can be preserved as orthogonality between reception correlation matrices in uplink, which can be explained through reference 3GPP RAN1 contribution, R1-092024, Ericsson, 2009 and the like.
  • the antenna of the base station can be much larger than the conventional system. Therefore, the downlink MU-MIMO transmission scheme needs to be changed as in the previous chapter.
  • the row dimension of the uplink precoding matrix is limited by the number of antennas N of the terminal and N is generally limited to 2-4 by the physical size constraint of the terminal.
  • the uplink MU-MIMO is calculated by the base station to determine the precoding matrix and signaling to the terminal, there is no reason to be different from the uplink MU-MIMO scheme of the conventional LTE system, and the precoding matrix may also use the same matrix.
  • the uplink MIMO transmission / reception method allows a base station to receive received signal vectors of the following groups by uplink group classification or by preserving orthogonality between groups in the previous section, similarly to downlink group classification. Will have
  • the uplink scheduler of the base station calculates and selects an SINR of Equation 36 when selecting a precoding matrix.
  • the basic MIMO operation procedure of the TDD system is as follows.
  • the base station obtains downlink channel matrix information as an uplink SRS.
  • UE calculates and reports CQI through CRS or CSI-RS.
  • the base station determines the precoding matrix to transmit the DM-RS and signals the scheduling information.
  • the downlink MIMO transmission / reception techniques of the TDD scheme and the FDD scheme differ only in whether the base station can obtain channel information by uplink / downlink channel reciprocity, and the rest are basically the same.
  • the TDD downlink MIMO transmission / reception method describes only a part different from the FDD downlink MIMO transmission / reception method based on the LTE TDD method.
  • the downlink MIMO transmission / reception method according to the present invention of the FDD scheme is an MU-MIMO scheme based on implicit channel information feedback, and the codebook according thereto is based on GRS.
  • the base station knows a relatively accurate channel matrix, and thus does not require a codebook and a beamforming matrix. And precoding matrices Is determined by the base station. Therefore, unlike the FDD scheme, a conventional DM-RS is required.
  • G groups share DM-RS resources by UE classification and beamforming to maintain realistic DM-RS overhead.
  • the role of the CQI in the TDD scheme is to measure other cell interference and background noise so that the UE reports to the base station. Therefore, as in the case of the FDD scheme described above, it has a different nature from the CQI that determines the actual MCS based on the codebook.
  • a base station classifies a terminal through a transmission correlation matrix of a channel matrix, thereby forming a beamforming matrix for each group.
  • Generated and transformed channel vector for each terminal of each group Create Precoding may be performed through a random algorithm for the terminals belonging to each group through this channel vector.
  • ZF beamforming may be used, or algorithms of block diagonalization (BD) and block triangularization (BT) may be used for multiple antenna terminals.
  • BD block diagonalization
  • BT block triangularization
  • the TDD uplink MIMO transmission and reception method does not differ from the FDD uplink MIMO transmission and reception method. Therefore, reference may be made to the description of the above-described FDD scheme.

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Abstract

대규모 안테나 시스템에서의 다중 입력 다중 출력 통신 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 MIMO 전송 방법은, 적어도 하나의 단말에 대한 통계적 채널 정보를 얻는 단계, 통계적 채널 정보에 기초하여 상기 단말들을 복수의 클래스 및 클래스에 종속된 복수의 그룹으로 분할하는 단계, 분할된 각 그룹에 대한 그룹 빔포밍 행렬을 결정하는 단계, 그룹 빔포밍 행렬에 기초한 그룹 빔포밍 전송을 그룹별로 수행하고, 순시 채널 정보를 얻는 단계 및 순시 채널 정보에 기초하여 단말들을 스케쥴링하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다. 따라서, 레퍼런스 시그널(reference signal) 및 채널 상태 정보 피드백을 위해 필요한 무선자원의 양을 늘이지 않으면서도, 스케줄링 및 프리코딩 계산의 복잡도를 줄일 수 있다.

Description

대규모 안테나 시스템에서의 다중 입력 다중 출력 통신 방법
본 발명은 대규모 안테나 시스템에서 MIMO 통신 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 안테나 상관도가 존재하는 대규모 안테나 MIMO(correlated large-scale MIMO) 채널 환경에서, 적은 량의 채널 상태 정보 피드백이 요구되면서도 상하향링크 주파수 효율을 극대화하는 MIMO 통신 방법에 관한 것이다.
4G 이후(B4G)의 이동통신 시스템은 데이터 트래픽의 급격한 증가로 인해 3GPP LTE와 같은 4G 시스템 대비 10배 이상의 주파수 효율 증대가 필요하다. 이러한 10배 이상의 주파수 효율 증대의 목표를 달성하기 위해 필요한 물리계층 기술로 현재 네트워크 MIMO, 간섭 정렬(interference alignment), 릴레이 네트웍, heterogeneous 네트워크, 그리고 대규모 안테나(large-scale MIMO) 기술 등이 언급되고 있다.
본 발명은 주파수 효율을 증대시키는 기술로서 매우 큰 효과를 얻을 수 있는 Massive MIMO(혹은 대규모 안테나) 시스템에 관한 것이다. 종래의 대규모 안테나 시스템은 TDD 방식에 국한되어 왔다. FDD 방식에서는 대규모 안테나 송신기가 채널상태정보를 획득하기 위해서 사실상 불가능할 정도로 많은 레퍼런스 시그널(reference signal) 및 채널상태정보 피드백을 위한 무선 자원을 필요로 하는 문제가 있기 때문이다.
또한, 대규모 송신안테나로 동시에 수용 가능한 사용자의 수가 크게 증가함으로 인해 스케줄링 및 프리코딩 계산 복잡도가 종래 시스템에 비해 매우 커지는 현실적인 문제가 대두된다.
본 발명의 목적은, 레퍼런스 시그널 및 채널 상태 정보 피드백을 위해 필요한 무선자원의 양을 증가시키지 않으면서도, 스케줄링 및 프리코딩 계산의 복잡도를 줄일 수 있는, 대규모 안테나 시스템에 적합한 MIMO 전송 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 레퍼런스 시그널 및 채널 상태 정보 피드백을 위해 필요한 무선자원의 양을 증가시키지 않으면서도, 스케줄링 및 프리코딩 계산의 복잡도를 줄일 수 있는, 대규모 안테나 시스템에 적합한 MIMO 수신 방법을 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 무선 통신 시스템에서 기지국의 MIMO 전송 방법으로서, 적어도 하나의 단말에 대한 통계적 채널 정보를 얻는 단계, 상기 통계적 채널 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 단말을 적어도 하나의 클래스(class)와 클래스에 종속된 적어도 하나의 그룹(group)으로 분류하는 단계, 분할된 각 그룹에 대한 그룹 빔포밍 행렬을 결정하는 단계, 상기 그룹 빔포밍 행렬에 기초한 그룹 빔포밍 전송을 상기 그룹에 속한 단말들에게 그룹별로 수행하고, 순시 채널 정보를 얻는 단계 및 상기 순시 채널 정보에 기초하여 상기 단말들을 스케쥴링하고, 상기 스케쥴링에 기초하여 상기 단말들에게 데이터를 전송하는 단계를 포함한 MIMO 전송 방법을 제공한다.
여기에서, 상기 통계적 채널 정보를 얻는 단계는, 상기 적어도 하나의 단말에게 CSI(Channel State Information)-RS(Reference Signal)를 전송하는 단계 및 상기 적어도 하나의 단말로부터 상기 CSI-RS에 기초하여 측정된 통계적 채널 정보를 피드백 받는 단계를 포함할 수 있다.
여기에서, 상기 통계적 채널 정보를 얻는 단계는, 상기 적어도 하나의 단말로부터 수신된 SRS(Sounding Reference Signal)에 기초하여 상기 통계적 채널 정보를 측정하도록 구성될 수 있다.
여기에서, 상기 통계적 채널 정보는 송신상관행렬(transmit correlation matrix), 송신상관행렬의 고유치(eigenvalue), 송신상관행렬의 고유벡터(eigenvector), AS(Angle Spread), AOD(Angle of Departure) 및 통계적 채널 정보를 의미하는 고정형 코드북에서 선택된 적어도 하나의 긴 주기 PMI(Precoding Matrix Indicator) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기에서, 상기 분류하는 단계는, 상기 송신상관행렬이 서로 유사한 단말들을 하나의 그룹으로 분류하도록 구성될 수 있다. 이때, 상기 분류하는 단계는, 상기 송신상관행렬의 유효 고유 벡터가 서로 유사한 단말들을 하나의 그룹으로 분류하면 상기 송신상관행렬의 유효 고유 벡터간의 직교성이 높은 그룹들을 하나의 클래스로 분류하도록 구성될 수 있다.
여기에서, 상기 그룹 빔포밍 행렬을 결정하는 단계는, 상기 통계적 채널 정보 및 원-링(one-ring) 채널 모델에 기반하여 그룹별 그룹 빔포밍 행렬이 서로 유사 직교하도록 상기 그룹 빔포밍 행렬을 결정하도록 구성될 수 있다. 이때, 상기 그룹 빔포밍 행렬들이 서로 유사 직교하도록 블록 대각화(block diagonalization)를 통하여 상기 그룹 빔포밍 행렬을 결정하도록 구성될 수 있다.
여기에서, 상기 순시 채널 정보를 얻는 단계는, 상기 단말들에게 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS 또는 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용되지 않은 CSI-RS를 전송하는 단계 및 상기 단말들로부터 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS 또는 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용되지 않은 CSI-RS에 기초하여 측정된 순시 채널 정보를 피드백 받는 단계를 포함할 수 있다.
여기에서, 상기 순시 채널 정보를 얻는 단계는, 상기 단말들로부터 수신된 SRS(Sounding Reference Signal)에 기초하여 상기 순시 채널 정보를 측정하도록 구성될 수 있다.
여기에서, 상기 순시 채널 정보는 송신상관행렬의 지배적인 고유 벡터 행렬에 관한 정보, 적응형 코드북 인덱스, 고정형 코드북 인덱스, SU-CQI(Single User CQI) 및 MU-CQI(Multi User CQI) 중 적어도 하나, 그룹 간섭 측정, RI(Rank Information) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이때, 상기 MIMO 전송 방법은, 상기 기지국이 SU-MIMO(Single User MIMO) 모드 또는 MU-MIMO(Multi User MIMO) 모드로의 동작 여부를 상기 단말에게 알려주는 단계를 추가로 포함하고, 상기 기지국과 단말이 SU-MIMO 모드로 동작할 경우에 상기 채널 정보는 상기 SU-CQI를 포함하며, 상기 기지국과 단말이 MU-MIMO 모드로 동작할 경우에 상기 채널 정보는 단말 별로 하나 이상의 상기 MU-CQI를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기에서, 상기 순시 채널 정보에 기초하여 단말들을 스케줄링하는 단계는, 상기 기지국이 각 그룹과 각 클래스에 속한 단말들을 상기 그룹과 상기 클래스 별로 독립적으로 스케줄링 되도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 무선 통신 시스템에서 단말의 MIMO 수신 방법으로서, 상기 단말을 포함한 그룹에 대한 그룹 빔포밍 행렬이 적용된 신호를 수신하는 단계, 상기 그룹 빔포밍 행렬이 적용된 레퍼런스 신호 또는 상기 그룹 빔포밍 행렬이 적용되지 않은 레퍼런스 신호를 이용하여 순시 채널 정보를 생성하는 단계 및 상기 순시 채널 정보를 기지국으로 피드백하는 단계를 포함한 MIMO 수신 방법을 제공한다.
여기에서, 상기 MIMO 수신 방법은 상기 단말이 상기 기지국으로부터 수신한 CSI(Channel State Information)-RS(Reference Signal)에 기초하여 측정된 통계적 채널 정보를 상기 기지국으로 피드백하는 단계를 추가로 포함하고, 상기 그룹 빔포밍 행렬은 상기 통계적 채널 정보를 이용하여 결정되도록 구성될 수 있다.
여기에서, 상기 그룹 빔포밍 행렬은 상기 단말이 전송한 SRS(Sounding Reference Signal)에 기초하여 결정될 수 있다.
여기에서, 상기 순시 채널 정보는 송신상관행렬의 지배적인 고유 벡터 행렬에 관한 정보, 적응형 코드북 인덱스, 고정형 코드북 인덱스, SU-CQI(Single User CQI) 및 MU-CQI(Multi User CQI) 중 적어도 하나, 그룹 간섭 측정, RI(Rank Information) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 MIMO 수신 방법은 상기 기지국이 SU-MIMO(Single User MIMO) 모드 또는 MU-MIMO(Multi User MIMO) 모드로의 동작 여부를 상기 단말에게 알려주는 단계를 추가로 포함하고, 상기 기지국과 단말이 SU-MIMO 모드로 동작할 경우에 상기 순시 채널 정보는 상기 SU-CQI를 포함하며, 상기 기지국과 단말이 MU-MIMO 모드로 동작할 경우에 상기 순시 채널 정보는 단말 별로 하나 이상의 상기 MU-CQI를 포함할 수 있다.
여기에서, 상기 통계적 채널 정보에 기초한 송신상관행렬이 서로 유사한 단말들이 하나의 그룹으로 분류될 수 있다. 이때, 상기 송신상관행렬의 유효 고유 벡터가 서로 유사한 단말들이 하나의 그룹으로 분류되면, 상기 송신상관행렬의 유효 고유 벡터간의 직교성이 높은 그룹들이 하나의 클래스로 분류될 수 있다.
본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법에서는, 단말들 간의 송신상관행렬(transmit correlation matrix 혹은 채널공분산행렬)의 유사성을 이용하여, 단말들을 그룹으로 분류하고 그룹간에 유사 직교성(quasi-orthogonality)을 가지도록 함으로 그룹이 가상의 섹터로 동작하도록 하여, 그룹 별로 독립적인 스케쥴링이 가능해진다.
또한, 본 발명에서는 상술된 가상 섹터 개념으로 전체 단말이 아닌 일부의 단말들에 대한 독립적 스케줄링이 가능해지므로(즉, 그룹별로 독립적인 스케쥴링)하므로 MU-MIMO 수행의 시스템 복잡도를 현저히 낮출 수 있다.
또한, 본 발명에서는 그룹 특정 레퍼런스 신호(GRS: Group-specific RS)를 도입함으로써, GRS를 통한 MU-CQI의 도입이 현실적으로 가능하여, 효과적인 MU-MIMO 수행이 가능해진다.
또한, 본 발명의 MIMO 송수신 방법을 이용할 경우, 고정형 코드북이 아닌 단말(혹은 단말 그룹)에 특정한 적응형 코드북을 사용할 수도 있으므로 LTE와 같은 고정형 코드북에 비해 더 좋은 성능을 보장할 수 있다.
또한, 본 발명에서는 GRS와 적응형 코드북으로 인해 FDD 방식 대규모안테나 시스템의 RS 및 단말 피드백 자원 부담을 실현 가능한 수준으로 감소시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법에서 사용자 그룹간의 공간 분리 개념을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 3섹터 기지국에서 하나의 섹터 내에 위치한 단말의 위치 분포 및 스캐터(scatter)의 반지름 분포를 예시한 개념도이다.
도 3은 본 발명에 따른 FDD 방식 하향링크 MIMO 송수신 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법에서 단말들의 분류 예를 설명하기 위한 개념도이다.
도 5는 본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법에서 블록 대각화의 개념을 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 본 발명에 따른 CSI 측정자원 또는 스케줄링 자원 후보의 할당에 대한 일 예를 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 3-D 빔포밍 기술의 개념을 설명하기 위한 개념도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 출원에서 사용하는 '단말'은 이동국(MS), 사용자 장비(UE; User Equipment), 사용자 터미널(UT; User Terminal), 무선 터미널, 액세스 터미널(AT), 터미널, 가입자 유닛(Subscriber Unit), 가입자 스테이션(SS; Subscriber Station), 무선 기기(wireless device), 무선 통신 디바이스, 무선송수신유닛(WTRU; Wireless Transmit/Receive Unit), 이동 노드, 모바일 또는 다른 용어들로서 지칭될 수 있다. 단말의 다양한 실시예들은 셀룰러 전화기, 무선 통신 기능을 가지는 스마트 폰, 무선 통신 기능을 가지는 개인 휴대용 단말기(PDA), 무선 모뎀, 무선 통신 기능을 가지는 휴대용 컴퓨터, 무선 통신 기능을 가지는 디지털 카메라와 같은 촬영장치, 무선 통신 기능을 가지는 게이밍 장치, 무선 통신 기능을 가지는 음악저장 및 재생 가전제품, 무선 인터넷 접속 및 브라우징이 가능한 인터넷 가전제품뿐만 아니라 그러한 기능들의 조합들을 통합하고 있는 휴대형 유닛 또는 단말기들을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 출원에서 사용하는 '기지국'은 일반적으로 단말과 통신하는 고정되거나 이동하는 지점을 말하며, 베이스 스테이션(base station), 노드-B(Node-B), e노드-B(eNode-B), BTS(base transceiver system), 액세스 포인트(access point), 릴레이(relay) 및 펨토셀(femto-cell) 등을 통칭하는 용어일 수 있다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법의 개요
본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법이 적용되는 분야는 셀룰러 통신의 상향링크(uplink) 및 하향링크(downlink)이다.
이하의 설명에서, 하나의 셀은 M개의 안테나를 가진 기지국과 각각 N개의 안테나를 갖는 K개의 사용자들(단말들)로 구성되고 각 단말의 송신안테나 상관도가 높다(즉, angle spread(AS)가 작다)고 가정한다. 일례로, 하향링크 도심 매크로 및 LOS(Line of Sight) 성분이 강한 채널환경에서는 송신안테나 상관도가 높게 형성이 된다.
또한 편의상, K명의 사용자가 송신안테나 상관도의 유사성에 따라 공간적으로 분리될 수 있는 G개의 그룹으로 나뉠 수 있고 각 그룹에는 K'명의 사용자가 있다고 가정한다. 편의상 모든 그룹이 동일한 수의 사용자로 구성됨을 가정한다.
본 발명에서 고려하는 채널 모델은 하기 수학식 1과 같다.
수학식 1
Figure PCTKR2013001475-appb-M000001
여기서
Figure PCTKR2013001475-appb-I000001
는 i.i.d.(independently and identically distributed) 채널 행렬이고
Figure PCTKR2013001475-appb-I000002
는 송신 상관 행렬이고
Figure PCTKR2013001475-appb-I000003
는 수신 상관 행렬이다. 편의상, 다중 사용자 MIMO(MU-MIMO)에서는 이른바 원-링 채널 모델(one-ring channel model)을 가정하여
Figure PCTKR2013001475-appb-I000004
, 즉, 수신 상관도는 없다고 가정하겠다.
본 발명이 제안하는 송신신호 모델은 하기 수학식 2와 같다.
수학식 2
Figure PCTKR2013001475-appb-M000002
여기서
Figure PCTKR2013001475-appb-I000005
는 채널의 통계적 특성에 기반하는 빔포밍 행렬이며,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000006
는 순시 채널정보
Figure PCTKR2013001475-appb-I000007
에 기반하는 프리코딩 행렬이고,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000008
는 데이터 심볼 벡터에 해당한다.
본 발명이 제안하는 수신신호 모델은 하기 수학식 3과 같다.
수학식 3
Figure PCTKR2013001475-appb-M000003
여기서,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000009
는 잡음신호를 의미하며,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000010
는 아래 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
수학식 4
Figure PCTKR2013001475-appb-M000004
여기서
Figure PCTKR2013001475-appb-I000011
는 그룹 g의 전체 채널 행렬이고
Figure PCTKR2013001475-appb-I000012
는 그룹 g의 빔포밍 행렬이다. 상기 수학식 4에서 근사 부등호는 다음의 수학식 5와 같은 조건을 만족하는 경우에 해당한다.
수학식 5
Figure PCTKR2013001475-appb-M000005
그러면,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000013
가 된다.
상기 조건을 만족하도록
Figure PCTKR2013001475-appb-I000014
를 설정하고 그러한 빔포밍 행렬을 갖는 사용자들을 동시에 스케줄링하는 것이 본 발명에서 제안하는 MIMO 송수신 방법의 핵심 요소이다.
도 1은 본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법에서 사용자 그룹간의 공간 분리 개념을 설명하기 위한 개념도이다.
도 1을 참조하면, 기지국은 M개의 안테나 소자들(10-1, 10-2, ..., 10-M)로 이루어진 대규모 안테나 어레이(10)를 구비한다. 그리고, K개의 활성 단말들(20-1, 20-2, ..., 20-K)이 존재하며 K개의 활성 단말들은 G개의 그룹으로 분류된다. 예컨대, 제 1 그룹(30-1)은 제 1 단말(20-1)과 제 2 단말(20-2)을 포함하며, 제 2 그룹(30-2)은 제 3 단말(20-3)을 포함한다. 제 G 그룹(20-G)은 제 K-1 단말(20-(K-1))과 제 K 단말(20-K)을 포함한다.
이 때, 제 1 단말(20-1)과 제 2 단말(20-2)로 이루어진 제 1 그룹(30-1)의 채널행렬은
Figure PCTKR2013001475-appb-I000015
에 해당한다.
다음으로, 본 발명이 제안하는 MIMO 송수신 방법으로 얻을 수 있는 순시 채널행렬의 차원 감소를 설명한다. 먼저 K명의 사용자를 그룹 인덱스가 표현되도록 하기 수학식 6과 같이 인덱싱한다고 가정한다.
Figure PCTKR2013001475-appb-I000016
는 그룹 g의 k번째 단말 인덱스를 의미하게 된다.
수학식 6
Figure PCTKR2013001475-appb-M000006
한편, 수신 상관도가 클 때 수신기의 수신 빔포밍 혹은 결합(combining) 행렬을 사용하는 것이 효과적이다. 그러면, 본 발명의 송수신 방법에 의하여 사용자가 기지국으로 피드백해야할 순시 채널행렬의 차원은 하기 수학식 7로 표현되는 것과 같이 줄어듬을 알 수 있다.
수학식 7
Figure PCTKR2013001475-appb-M000007
여기서
Figure PCTKR2013001475-appb-I000017
는 사용자
Figure PCTKR2013001475-appb-I000018
의 수신 결합 행렬이며
Figure PCTKR2013001475-appb-I000019
이다. 특히, 대규모 안테나 시스템에서는
Figure PCTKR2013001475-appb-I000020
의 경우가 자주 발생할 것으로 예상되므로 사용자가 기지국으로 피드백해야하는 순시 채널행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000021
의 차원을 크게 줄일 수 있는 효과가 있다. 또한, 각 그룹은
Figure PCTKR2013001475-appb-I000022
를 기반으로 프리코딩을 수행하므로 프리코딩 행렬 계산의 복잡도도 매우 줄어드는 효과가 있다. 상기 효과는 물론 단일사용자 MIMO 시스템에서도 동일함을 알 수 있다.
다음은 편의상 그룹 g의 사용자들의 송신상관행렬이 동일하다고 가정하여 기지국에 주어진 통계적 정보와 안테나 배열에 따라
Figure PCTKR2013001475-appb-I000023
가 갖는 다양한 형태를 살펴보자.
가. 기지국이 각 그룹의 송신상관행렬 정보를 아는 경우
그룹 g의 송신상관행렬의 고유 벡터(eigenvector)들은 사용자로부터 피드백받거나 상향링크 파일럿 신호를 이용하여 추정될 수 있다. 송신상관행렬은 통계적 정보이므로 기지국은 충분한 시간 간격을 두고 해당 정보를 피드백받아도 된다. 이 경우, 다음과 같은 다양한 형태의
Figure PCTKR2013001475-appb-I000024
를 가질 수 있다.
Figure PCTKR2013001475-appb-I000025
는 그룹g의 송신상관행렬의 유의미한 랭크 개의 고유 벡터들로 이뤄진 행렬일 수 있다.
대규모 안테나 어레이를 L개의 서브어레이(subarray)로 충분한 간격을 두고 배열하면 그룹g의 송신상관행렬은 블록대각행렬이 된다. 이 경우, 각 사용자가 피드백해야할 채널 정보는 대각선에 위치한 블록행렬의 고유벡터가 되므로 피드백 부담을 크게 줄일 수 있다. 분산형 안테나 시스템(distributed antenna system)은 상기 L개의 서브어레이로 나누어진 대규모 안테나 어레이의 특수한 경우에 해당하는 것으로 이해될 수 있다.
그룹g의 송신상관행렬의 실질적인 랭크(즉, 너무 작은 eigenvalue는 제외한 랭크)가 큰 경우, 그룹간의 송신상관행렬이 직교하도록 하기 위해서는 그룹의 수를 줄여서
Figure PCTKR2013001475-appb-I000026
행렬의 차원을 충분히 확보하여 2차로 BD(block diagonalization)을 통해 그룹간의 간섭을 제거할 수 있다. 혹은, 그룹g의 송신상관행렬의 유의미한 랭크보다 작은 b를 갖도록 각 그룹의
Figure PCTKR2013001475-appb-I000027
를 설계하여 그룹간 간섭을 제어할 수도 있다.
나. 기지국이 각 그룹의 송신상관행렬 정보를 모르는 경우
다음과 같은 형태의
Figure PCTKR2013001475-appb-I000028
를 가질 수 있다.
미리 정해진 고정 빔포밍을 이용하여 가상의 섹터를 만들어 사용자 그룹을 공간 분리 할 수 있다. 이 때, 고정 빔포밍의 일례는 유니터리(unitary) 빔포밍에 기반을 둔 3GPP LTE Rel. 10 코드북일 수 있고, 사용자는 수신하는 빔 중에 가장 신호가 센 단일 및 복수개의 빔 인덱스를 기지국에 피드백할 수 있고 기지국은 해당 정보를 이용하여 사용자 그룹간 간섭이 적도록 적절히 스케줄링할수 있어야 한다.
사용자가 송신상관행렬에서 추출한 송신 AS(Angle Spread) 및 AoD(Angle of Departure)를 기지국으로 피드백할 수도 있다.
본 발명에서 제안하는 스케줄링의 핵심은 가능한
Figure PCTKR2013001475-appb-I000029
가 블록대각행렬이 되도록 하는 데 있다. 따라서 스케줄링은 크게 2단계로 나뉜다.
1단계는 모든 사용자들의 송신상관행렬의 고유 벡터(eigenvector)들 혹은 빔 인덱스 등의 정보를 이용하여
Figure PCTKR2013001475-appb-I000030
가 블록대각행렬이 되도록 그룹을 구성한다. 이로 인해 각 그룹은 서로에게 큰 간섭을 미치지 않고 독립적으로 그룹 내 스케줄링을 수행한다. 이 때, 기지국은 각 그룹 혹은 사용자의 빔포밍 행렬을 사용자들에게 시그널링해야 할 수도 있다.
2단계는 그룹 내 사용자들이 피드백하는 순시 채널행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000031
을 통해 스케줄링을 하고 프리코딩을 통해 공간 다중화(spatial multiplexing)을 수행한다.
상술한 2단계 스케줄링으로 인해 시스템의 스케줄링 및 프리코딩 계산복잡도는 매우 크게 감소될 수 있다.
하향링크 파일럿은 두 가지 형태를 가질 수 있다.
첫 번째는 섹터의 전방위로 전송되는 일반적인 형태의 파일럿이다. 일례로 3GPP LTE와 동일한 구조의 파일럿 신호를 따를 수 있다.
두 번째는 빔포밍 행렬이 곱해진 파일럿 신호이다. 여기서 두 번째 형태는 고정 빔포밍의 경우 사용자가 빔 인덱스를 전송하기 위해 필요한 파일럿 형태이다.
대규모 MIMO 상향링크의 문제점은 수신채널 행렬의 차원이 큼으로 인해 수신 알고리즘의 계산 복잡도가 지수적으로 매우 커진다는 데 있다. 본 발명에서는 이 문제를 해결하는 상향링크의 다중사용자 MIMO 수신 방식으로 상술한 하항링크의 다중사용자 전송방식의 원리를 수신방식에 적용하여 얻을 수 있음을 제시한다. 즉 기지국은 상향링크 파일럿을 통해 모든 채널정보를 알고 있으므로 적절한 스케줄링을 통해 그룹간의 간섭이 없도록 수신 빔포밍을 하면 각 그룹의 수신벡터의 차원을 매우 줄어들고 수신 알고리즘의 계산복잡도를 구현 가능한 수준으로 낮출 수 있다.
본 발명에 따른 FDD 방식 하향링크 MIMO 송수신 방법
도 2는 3섹터 기지국에서 하나의 섹터 내에 위치한 단말의 위치 분포 및 스캐터(scatter)의 반지름 분포를 예시한 개념도이다. 이하의 설명에서 도 2가 병행 참조되어 본 발명이 설명된다.
가) 전체 수행 절차
도 3은 본 발명에 따른 FDD 방식 하향링크 MIMO 송수신 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 FDD 방식 하향링크 MIMO 송수신 방법은, 무선 통신 시스템에서 기지국의 MIMO 전송 방법으로서, 적어도 하나의 단말에 대한 통계적 채널 정보를 얻는 단계(S310), 상기 통계적 채널 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 단말을 적어도 하나의 클래스(class)와 클래스에 종속된 적어도 하나의 그룹(group)으로 분류하는 단계(S320), 분할된 각 그룹에 대한 그룹 빔포밍 행렬을 결정하는 단계(S330), 상기 그룹 빔포밍 행렬에 기초한 그룹 빔포밍 전송을 상기 그룹에 속한 단말들에게 그룹별로 수행하고, 순시 채널 정보를 얻는 단계(S340) 및 상기 순시 채널 정보에 기초하여 상기 단말들을 스케쥴링하고, 상기 스케쥴링에 기초하여 상기 단말들에게 데이터를 전송하는 단계(S350)를 포함하여 구성될 수 있다.
이하에서는, 각 단계에 대한 간략한 설명을 하고, 후술되는 나) 내지 바) 절에서 각 단계를 구성하는 동작 및 구성요소들을 설명하기로 한다. 또한, 고정형 코드북 기반의 절차와 적응형 코드북 기분의 절차에 대해서도 후술한다.
단계(S310)에서, 기지국은 통계적 채널정보를 적어도 하나의 단말로부터 피드백받거나 상향링크 SRS를 통해 측정할 수 있다. 통계적 채널 정보는 송신상관행렬(transmit correlation matrix), 송신상관행렬의 고유치(eigenvalue), 송신상관행렬의 고유벡터(eigenvector), AS(Angle Spread), AOD(Angle of Departure) 및 통계적 채널 정보를 의미하는 고정형 코드북에서 선택된 적어도 하나의 긴 주기 PMI(Precoding Matrix Indicator) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
통계적 채널 정보는 기지국인 CSI-RS를 설정하여 단말들에게 전송하고, 기지국이 수신된 CSI-RS를 통하여 측정한 결과를 피드백 받는 것에 의해서 얻어지거나, 단말이 송신한 상향링크 SRS를 통하여 기지국이 직접 측정하도록 구성될 수 있다. 상기 통계적 채널 정보에 포함되는 각각의 정보들에 대해서는 후술된다.
단계(S320)에서, 기지국은 상기 통계적 채널 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 단말을 적어도 하나의 클래스와 클래스에 종속된 적어도 하나의 그룹으로 분류할 수 있다. 고정형 코드북 기반의 절차와 적응형 코드북 기반의 절차 중 어떠한 절차를 택하는지에 따라서 단계(S320)는 다르게 구성될 수 있다. 예컨대, 고정형 코드북 기반 절차를 따를 경우, 단말은 고정형 코드북에서 선택된 긴 주기 PMI를 통계적 채널 정보로서 피드백하게 되는데, 이는 단말이 자신이 속할 클래스와 그룹을 1차적으로 지정하는 것을 의미한다. 이때, 기지국은 단말이 선택한 클래스와 그룹을 무시하고 최적의 클래스와 그룹 분류를 2차적으로 재결정하여 단말들에게 통보할 수도 있다. 고정형 코드북 기반 절차를 취할 경우의 자세한 절차는 후술된다. 또한, 통계적 채널 정보와 그룹/클래스 분류에 대해서는 (나) 절에서 후술된다.
단계(S330)에서는 분할된 각 그룹에 대한 그룹 빔포밍 행렬을 결정하게 된다.
이때, 고정형 코드북 기반의 절차에서는 미리 생성된 그룹 빔포밍 행렬들 중에서 그룹 빔포밍 행렬이 선택된다. 반면, 적응형 코드북 기반의 절차에서는 수신된 통계적 채널 정보에 기초하여 그룹 빔포밍 행렬이 생성된다. 그룹 빔포밍 행렬의 생성에 대해서는 (다)절에서 후술된다.
단계(S340)에서, 기지국은 그룹 빔포밍 행렬에 기초한 그룹 빔포밍 전송을 상기 그룹에 속한 단말들에게 그룹별로 수행한다. 그리고, 기지국은 그룹 빔포밍이 적용된 CSI-RS 신호 또는 그룹 빔포밍이 적용되지 않은 CSI-RS로부터 측정된 순시 채널 정보를 단말들로부터 피드백받거나, 단말로부터 수신한 SRS을 통하여 순시 채널 정보를 직접 측정할 수 있다. 본 발명의 레퍼런스 신호들에 대해서는 (라)절에서 후술된다.
이때, 순시 채널 상태 정보는 암시적(implicit) 피드백 방식 또는 명시적(explicit) 피드백 방식을 이용하여 기지국으로 피드백될 수 있다.
순시 채널 정보는 송신상관행렬의 지배적인 고유 벡터 행렬에 관한 정보, 적응형 코드북 인덱스, 고정형 코드북 인덱스, SU-CQI(Single User CQI) 및 MU-CQI(Multi User CQI) 중 적어도 하나, 그룹 간섭 측정, RI(Rank Information) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
순시 채널 정보의 구체적인 피드백 방법에 대해서는 고정형 코드북 기반 절차 및 적응형 코드북 기반 절차와 함께 후술된다.
마지막으로, 단계(S350)에서, 기지국은 각 그룹별로 해당 단말로부터 피드백받은 순시 채널정보와 스케줄링 알고리즘을 통해 서비스할 단말을 선정하고 제어신호와 데이터를 전송한다.
이때, 기지국은 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 DM-GRS(Demodulation Group-specific RS)를 데이터와 함께 단말에게 전송하고, 단말은 DM-GRS를 이용하여 데이터를 복조할 수 있다.
이하에서는, 본 발명에 따른 FDD 방식 하향링크 MIMO 송수신 방법 중, 고정형 코드북 기반의 기지국의 MIMO 전송 방법과 적응형 코드북 기반의 기지국의 MIMO 전송 방법을 보다 자세히 설명한다. 이하의 설명은 기지국의 관점에서 기술된 MIMO 전송 방법이나, 이에 상응하는 단말의 MIMO 수신 방법 유추하여 설명될 수 있다.
먼저, 고정형 코드북(fixed codebook) 기반의 절차를 설명한다.
본 발명에 따른 FDD 방식 하향링크 MIMO 전송 방법의 고정형 코드북에 기반한 동작의 일 예는, CSI-RS를 전송하는 단계(1-1), 적어도 하나의 단말 각각으로부터 상기 CSI-RS를 통하여 결정된 각각의 단말이 속하는 클래스 및 그룹을 지정하는 정보를 수신하는 단계(1-2), 상기 정보에 기초하여 결정된 상기 단말들의 클래스와 그룹을 상기 단말들에게 통보하는 단계(1-3), 상기 결정된 클래스와 그룹에 기초하여, 각 그룹별 빔포밍 행렬을 생성하거나 선택하는 단계(1-4), 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS를 상기 그룹별로 전송하는 단계(1-5), 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS에 기초하여 측정된 채널정보를 상기 단말들로부터 수신하는 단계(1-6) 및 상기 채널 정보에 기초하여 상기 단말들을 스케쥴링하고, 상기 스케쥴링에 기초하여 상기 단말들에게 데이터를 전송하는 단계(1-7)를 포함하여 구성될 수 있다. 이하에서는, 단말로부터의 채널 정보 피드백이 암시적 채널 피드백(implicit channel feedback)으로 구성되는 경우를 가정하고 설명된다.
이하에서는, 각 단계에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다.
단계(1-1)에서, 기지국은 통상적인 CSI-RS를 설정하여 단말들에게 전송한다. 이때, 통상적인 CSI-RS는 후술되는 그룹별 빔포밍 행렬이 적용되지 않은 CSI-RS를 의미하는 것일 수 있다.
단계(1-2)에서, 단말은 기지국이 송신한 CSI-RS에 기초하여 최적의 클래스 및 그룹을 선정하고 선정된 클래스와 그룹을 지정하는 정보를 기지국으로 피드백한다. 상기 클래스와 그룹을 지정하는 정보는 하나 이상의 클래스 및 그룹을 지정하도록 구성될 수 있다. 단말은 단계(S310)에서 기지국이 송신한 CSI-RS를 이용해
Figure PCTKR2013001475-appb-I000032
혹은 N개 슬롯의 평균
Figure PCTKR2013001475-appb-I000033
을 최대로 하는
Figure PCTKR2013001475-appb-I000034
를 긴 주기의 PMI로 선택하고, 이러한 긴 주기 PMI를 클래스와 그룹을 지정하는 정보로서 기지국으로 피드백할 수 있다. 이러한 긴 주기 PMI는 단말의 통계적 채널 정보를 의미한다. 단말의 클래스 및 그룹은 단말의 이동에 따라 매우 천천히 변하므로 이 피드백은 매우 긴 주기를 갖고 피드백되거나 특정 임계치가 넘는 경우에 즉, 변화가 있을 때에만 피드백할 수도 있다. p개의 긴 주기 PMI를 피드백하는 경우, 일례로 상기 선택 기준치가 높은 순서대로 상위 p개를 피드백한다.
한편, 단말이 긴 주기 PMI로서 클래스와 그룹을 지정하는 정보를 전송하기 위해서 기지국은 이용되는 고정형 코드북에 대한 정보를 단말에게 제공할 수 있다. 예컨대, 기지국의 안테나 개수 및 패턴, 기지국의 형태(urban/rural, macro/micro)에 따라서 다양한 고정형 코드북이 이용되는 경우, 기지국은 이용되는 고정형 코드북에 대한 정보를 단말에게 제공할 수 있다. 이러한 고정형 코드북에 대한 정보는 예컨대 방송 채널(PBCH)을 이용하여 단말에게 전달될 수 있다.
단계(1-3)에서, 기지국은 단말로부터 피드백받은 정보에 기초하여 단말들을 클래스와 그룹별로 분류한다. 이 과정에서 기지국의 클래스 및 그룹 재조정을 통해 단계(1-2)에서 단말이 보고한 클래스 및 그룹과는 다른 클래스 및 그룹이 단말에게 배정될 수 있다. 따라서, 기지국은 단계(1-2)에서 단말이 여러 개의 클래스 및 그룹을 지정하는 정보를 피드백하였거나, 기지국의 클래스 재조정을 통해 단말이 속한 클래스 및 그룹이 바뀐 경우에 결정된 단말의 클래스와 그룹을 해당 단말들에게 제어신호를 통해 알려 주게 된다.
기지국은 단계(1-4)에서 상기 결정된 클래스와 그룹에 기초하여, 각 그룹별 빔포밍 행렬을 생성하거나 선택한다. 이때, 기지국은 분류하고 각 그룹에 최적의 빔포밍 행렬을 생성하거나, 미리 생성된 빔포밍 행렬들 중에서 최적의 빔포밍 행렬을 그룹별로 선택할 수 있다. 기지국은 단계(1-5)에서 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS를 상기 그룹별로 전송하게 된다.
단계(1-6)에서 단말은 기지국이 전송한 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS를 이용하여 채널 정보를 측정하여 기지국으로 보고하게 된다. 이때, 채널 정보는 SU-CQI(Single User CQI) 및 MU-CQI(Multi User CQI) 중 적어도 하나, 짧은 주기의 PMI 및 RI(Rank Indicator)를 포함하여 구성될 수 있다.
MU-CQI는 자기 신호 대 간섭 및 잡음의 비율(SINR)로 계산한다. 이 때, 간섭신호는 같은 그룹내의 간섭과 다른 그룹으로부터 오는 간섭을 모두 계산하여 반영한다. 기본적으로 단말은 모든 그룹의 모든 빔이 사용되는 것을 가정하여 간섭을 계산하다. 또한, 단말이 자신의 채널과 모든 그룹의 빔
Figure PCTKR2013001475-appb-I000035
을 알고 있으므로 가능하다. 한편, 셀 내 사용자의 수가 적은 경우에는 기지국이 그룹 당 사용 빔의 수를 줄여서 해당 빔 인덱스들을 단말들에게 알려주는 제어신호가 필요하다. 이때, 기지국은 각 그룹당 사용 빔을 해당 그룹들의 단말들에게 알려주어 다른 그룹의 간섭을 정확히 추정하여 MU-CQI를 계산하도록 한다. 또한, 단말은 SU-CQI와 MU-CQI를 동시에 피드백하므로 기지국이 동적으로 선택하여 스케줄링하거나, 기지국이 단말에게 SU-MIMO 혹은 MI-MIMO로 동작할지를 제어신호로 알려주어 단말이 SU-CQI 혹은 단말 별로 하나 이상의 MU-CQI를 피드백하도록 할 수도 있다.
마지막으로, 단계(1-7)에서 기지국은 상기 채널 정보에 기초하여 최적의 단말 조합을 찾아서 상기 단말들을 스케쥴링하고, 상기 스케쥴링에 기초하여 상기 단말들에게 데이터를 전송하게 된다.
단말의 MU-CQI를 기반으로 기지국에서 최적의 스케줄링을 수행할 경우 선택된 단말들은 그룹간의 간섭이 미미함을 의미한다. 그러므로 유사 직교하는 DM-GRS를 통해 다른 그룹의 선택된 단말들이 같은 자원의 DM-GRS를 통해 각자의 데이터를 복조할 수 있다. 다른 그룹간의 간섭은 유사직교 (quasi-orthogonal) 시퀀스로 추가로 줄이고 같은 그룹 내 다른 사용자간의 간섭은 직교 시퀀스를 사용하여 제거할 수 있다.
한편, 단계(1-2)에서 언급된 긴 주기 PMI와 단계(1-6)에서 언급된 짧은 주기 PMI로 구성되는 고정형 코드북을 생성하는 설계 기준은 다음과 같다. 먼저 단일 극성 안테나(co-polarization)을 가정하여 기술하겠다.
고정형 코드북은 T개의 클래스와 각 클래스에 속하는 G개의 그룹으로 이뤄진다. 여기서 각 클래스 별로 다른 수의 그룹을 가질 수도 있다. 하나의 클래스를 구성하는 그룹의 고유벡터공간을 이루는 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000036
은 one-ring 채널 모델로 만들어 진다. 이를 위해 필요한 파라미터는 그룹의 AS와 AoD이다. 그룹의 AS는 셀 내 단말의 AS분포에 의해 결정되고 각 그룹 AoD는 다음과 같이 두 가지 기준을 종합적으로 판단하여 결정한다.
-각 그룹 고유벡터공간이 가능한 직교하도록 한다. 이는 그룹간 간섭을 줄이기 위함이다.
-각 그룹의 AoD가 가능한 균등 배치되도록 한다. 이는 단말의 고유벡터공간과 단말이 속한 그룹의 고유벡터 공간간에 불일치를 최소화하기 위함이다.
위와 같은 방식으로 얻은 각 클래스 별
Figure PCTKR2013001475-appb-I000037
집합에 블록대각화 기법을 적용하여 코드북을 이루는 빔포밍 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000038
를 생성한다. 이를 통해 그룹간 간섭을 보다 줄일 수 있다. 여기서 긴 주기 PMI는
Figure PCTKR2013001475-appb-I000039
의 인덱스 (t,g)를 의미하며, 짧은 주기 PMI는 단말의 해당
Figure PCTKR2013001475-appb-I000040
에서 transmission rank (RI)에 따라 하나 혹은 복수개의 열 벡터를 의미한다.
상술한 코드북은 단일 극성 안테나 (co-polarization)을 가정하였다. 한편, 이중 극성 안테나의 경우에는 두 개의 극성 안테나 어레이를 독립적으로 처리하여 하나의 극성 당 M/2개의 빔 벡터를 갖고 상기와 동일하게 긴 주기 PMI와 짧은 주기 PMI를 구성할 수 있다. 또한, LTE방식과 같이 co-phasing 파라미터를 두어 두 극성 안테나의 빔간에 constructive combining을 유도할 수도 있다. 그러나, 이 경우, 단말이 MU-CQI를 계산하기 위해 적어도 그룹 내 다른 사용자 간섭을 정확히 추정하도록 하여야 한다. 이를 위해 단말은 그룹 내 다른 사용자의 co-phasing 파라미터의 경우의 수에 따른 복수 개의 MU-CQI를 계산하고 각각에 co-phasing 파라미터를 피드백하여 기지국이 그룹 내 사용자들을 스케줄링하도록 한다. 이 때, 단말은 첫 번째 MU-CQI과 이것을 기준으로 나머지 MU-CQI의 offset만을 전송함으로 피드백 비트 수를 줄일 수 있다.
상술한 절차는 종래의 CSI-RS를 기반으로 기술하였다. 한편, 종래의 CSI-RS를 긴 주기 CSI-RS와 짧은 주기 CSI-GRS로 대체할 수 있다. 여기서, CSI-GRS는
Figure PCTKR2013001475-appb-I000041
로 빔포밍된 그룹 특정 RS (Group-specific RS)로 그룹간에 같은 자원을 공유하여 전송되어 RS 자원 소요량을 줄인다. 긴 주기 CSI-RS는 단말이 긴 주기 PMI를 추정하여 피드백하도록 하기 위함이며, 짧은 주기 CSI-GRS는 짧은 주기 PMI를 피드백하기 위함이다.
다음으로, 적응형 코드북(adaptive codebook) 기반의 절차를 설명한다.
본 발명에 따른 FDD 방식 하향링크 MIMO 전송 방법의, 적응형 코드북 기반의 동작의 일 예는, 적어도 하나의 단말에 대한 통계적 채널 정보를 얻는 단계(2-1), 상기 통계적 채널 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 단말들을 클래스와 그룹으로 분류하고, 각 그룹별 빔포밍 행렬을 생성하는 단계(2-2), 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS를 상기 그룹별로 전송하는 단계(2-3), 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS에 기초하여 측정된 채널정보를 상기 단말들로부터 수신하는 단계(2-4) 및 상기 채널 정보에 기초하여 상기 단말들을 스케쥴링하고, 상기 스케쥴링에 기초하여 상기 단말들에게 데이터를 전송하는 단계(2-5)를 포함하여 구성될 수 있다.
이하에서는, 각 단계에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다.
단계(2-1)에서 기지국은 적어도 하나의 단말에 대한 통계적 채널 정보를 얻게 된다. 이때, 기지국은 단말이 송신하는 SRS(Sounding Reference Signal)를 이용하여 통계적 채널정보 획득을 측정하거나, 긴 주기의 CSI-RS를 단말에게 전송하고 단말이 측정한 통계적 채널 정보를 피드백 받을 수 있다. 이때, 통계적 채널 정보의 일 예는 단말의 고유 벡터 행렬일 수 있다. 또는, 통계적 채널 정보의 다른 예는 단말의 AS(Angle Spread)와 AoD(Angle of Departure)일 수 있다.
단계(2-2)에서, 기지국은 단계(2-1)에서 얻어진 통계적 채널 정보를 이용하여 기지국은 단말들을 클래스 및 그룹별로 분류하고 각 그룹에 최적의 빔포밍 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000042
를 생성할 수 있다. 이러한
Figure PCTKR2013001475-appb-I000043
는 단말의 이동에 따라 매우 느리게 변하는 적응형 코드북을 이룬다.
단계(2-3)에서, 기지국은 단계(2-3)에서 생성된 빔포밍 행렬로 빔포밍된 CSI-GRS를 설정하여 방송한다. 여기서, CSI-GRS는
Figure PCTKR2013001475-appb-I000044
로 빔포밍된 그룹 특정 RS (Group-specific RS)로 그룹간에 같은 자원을 공유하여 전송되어 RS 자원 소요량을 줄인다.
단계(2-4)에서 단말은 기지국이 전송한 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS를 이용하여 채널 정보를 측정하여 기지국으로 보고하게 된다. 이때, 채널 정보는 SU-CQI(Single User CQI) 및 MU-CQI(Multi User CQI) 중 적어도 하나, 짧은 주기의 PMI 및 RI(Rank Indicator)를 포함하여 구성될 수 있다.
이때, 채널 정보 중 MU-CQI의 결정 방법과 채널 정보의 시그널링 방법은 앞서 설명된 고정형 코드북의 경우와 동일하므로 자세한 설명은 생략된다.
마지막으로, 단계(2-5)에서 기지국은 상기 채널 정보에 기초하여 최적의 단말 조합을 찾아서 상기 단말들을 스케쥴링하고, 상기 스케쥴링에 기초하여 상기 단말들에게 데이터를 전송하게 된다.
단말의 MU-CQI를 기반으로 기지국에서 최적의 스케줄링을 수행할 경우 선택된 단말들은 그룹간의 간섭이 미미함을 의미한다. 그러므로 유사 직교하는 DM-GRS를 통해 다른 그룹의 선택된 단말들이 같은 자원의 DM-GRS를 통해 각자의 데이터를 복조할 수 있다. 다른 그룹간의 간섭은 유사직교 (quasi-orthogonal) 시퀀스로 추가로 줄이고 같은 그룹 내 다른 사용자간의 간섭은 직교 시퀀스를 사용하여 제거할 수 있다.
상술한 CSI-GRS와 DM-GRS는 자원 절감을 위해 별도의 자원을 사용하는 것이 아니라, 하나의 GRS(Group-specific RS)로 통합되어 사용될 수도 있다. 즉, DM-GRS가 CSI-GRS의 역할을 할 수 있다. 이 경우, 상기 단말이 SU-MIMO로 동작하도록 지시받는다면, GRS를 통해 자신의 PDSCH를 복조할 수 있게 된다. 이를 해결하기 위해 기지국은 CSI용도의 GRS를 일례로 5ms 주기로 전송하는 서브프레임에서는 별도의 자원을 사용하여 SU-CQI기반의 유사 직교 DM-RS를 전송하여 단말이 PDSCH를 복조하도록 한다.
나) 단말 분류 (UE grouping)
1) 통계적 채널정보
본 절은 상술된 본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법의 핵심 단계 중 하나인 통계적 채널정보에 따른 단말 분류에 대해 기술한다. 먼저 기지국은 CSI-RS를 통해 통계적 채널 정보를 피드백 받거나 상향링크 SRS를 통해 획득한다. 통계적 채널정보는 다음과 같은 형태를 취할 수 있다.
-송신상관행렬(transmit correlation matrix 혹은 채널 공분산행렬)
-송신상관행렬의 유효한 고유치, 고유벡터
-AS(angle spread), AoD(angle of departure)
-상기 단말의 통계적 채널 정보를 의미하는 긴 주기의 PMI(Precoding Matrix Indicator)
단말 채널의 통계적 특성인 송신상관행렬은 단말의 이동에 따라 매우 느리게 변하는 통계치이다. 이는 단말이 이동해야 주변의 scatterer(고정된 지형지물) 환경이 변하기 때문이다. 또한, MU-MIMO는 저속의 단말들에 한정되어 사용되는 것이 일반적이다. 송신상관행렬 추정 기법의 가장 단순한 형태는 one-ring 채널 모델을 가정한
Figure PCTKR2013001475-appb-I000045
이다.
2) 단말 분류 절차
단말 분류의 개요는 다음과 같다. 기지국은 단말
Figure PCTKR2013001475-appb-I000046
의 유효 고유벡터 (유효한 고유치에 해당하는 고유벡터) 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000047
가 유사한 단말들을 하나의 그룹(group)으로 분류하여 다수개의 그룹을 만든다. 또한, 서로의 고유 벡터들간의 직교성이 높은 그룹들끼리 묶여서 하나의 클래스(class)를 이룬다.
이와 같이 분류된 클래스들은 각기 다른 시간/주파수 자원을 사용하는 반면, 하나의 클래스 안의 그룹들은 같은 시간/주파수 자원이 할당된다. 클래스의 수를 T라 하자.
서로의 고유벡터들간의 직교성이 높은 그룹들을 찾는 방법은 여러 구현방법이 있을 수 있다. 직교성이 높은 그룹의 고유벡터 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000048
는 다른 그룹 고유벡터 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000049
와의 하기 수학식 8과 같은 관계를 만족해야 한다.
수학식 8
Figure PCTKR2013001475-appb-M000008
본 장에서는 간단한
Figure PCTKR2013001475-appb-I000050
계산 방법을 제시한다. 기지국은 먼저 단말들의 고유벡터 혹은 AS, AoD 분포를 고려하여 클래스와 그룹의 수를 추정하고 각 클래스의 기준 각(reference angle)을 추정한다. 기준 각과 직교하는 G-1개의 빔 벡터(즉, 총 G개의 직교 빔 벡터)의 AoD를 계산할 수 있고 원-링 채널 모델의 계산식에 따라 그룹 송신상관행렬을 계산하고 SVD를 통해 해당하는 그룹 고유벡터 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000051
를 생성한다.
주어진 클래스 별 그룹 고유벡터 행렬에 대해 기지국은 각 단말의 고유벡터 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000052
과의 inner product를 통해 유사성을 측정하여 가장 유사한 클래스의 그룹을 결정하고 단말을 해당 그룹으로 분류한다. 단말 상관행렬과 그룹 상관행렬의 고유벡터간의 유사성은 하기 수학식 9와 같이 정의할 수 있다.
수학식 9
Figure PCTKR2013001475-appb-M000009
여기서,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000053
는 Frobenius norm이다.
이 때, 유사성 수치가 기준치 이 때, 유사성 수치가 기준치
Figure PCTKR2013001475-appb-I000054
를 만족하지 못하는 클래스에 대해 초기 클래스 및 그룹의 수와 해당 클래스의 기준 각을 조정하여 기준치를 만족하도록 그룹 분류를 재조정한다. 이러한 그룹 분류는 매우 느리게 변하기 때문에 이로 인한 계산 복잡도의 증가는 제한적일 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법에서 단말들의 분류 예를 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 앞서 도 2를 통하여 예시된 단말 및 scatterer 분포 예의 경우, 본 발명에 따라 단말들이 어떻게 분류될 수 있는지를 보여준다.
도 4를 참조하면, 점선으로 도시된 원들은 클래스 1로 분류된 단말들의 위치와 scatterer의 원을 나타내고 실선으로 도시된 원들은 클래스 2의 단말들을 보여준다. 클래스 1은 4개의 그룹으로 이루어지고 클래스 2는 3개의 그룹으로 이뤄진다. 점선으로 도시된 선과 실선으로 도시된 선은 각 그룹의 직교 빔을 만드는 데 쓰이는 기준 각을 나타낸다.
따라서, 각 클래스에 속한 단말의 원은 해당 점선 또는 실선으로 도시된 선 을 중심으로 위치하도록 단말 분류를 한 것을 볼 수 있다. 또한, 클래스 1 중에서 사선으로 채워진 원 두 개가 하나의 그룹을 이룬다는 것을 보여준다.
전체 단말의 수가 충분치 않을 경우, 클래스 당 단말의 수는 줄어 들고 더불어 그룹 당 단말의 수도 비례하여 줄어 든다. 이는 본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법의 주파수 효율을 떨어뜨리는 결과를 가져오나, 다시 생각해 보면 셀 내 단말의 수가 적다는 것은 시스템 부하가 적어서 적은 주파수 효율로도 서비스에 문제가 없다는 것을 의미한다.
또한, 본 발명이 적용되는 것과 같은 대규모 안테나 MIMO 기술은 많은 사용자를 동시에 같은 자원으로 서비스하는 것과 시스템이 피크 타임(peak time)의 과도한 부하를 견디도록 하여 QoE(사용자 체감지수)를 높이고자 하는 목적이 있으므로 우리는 단말의 수가 같은 자원으로 동시에 서비스하는 레이어 수 s보다 10배 정도 많다고 가정해도 무방할 것이다. 또한, 다중안테나 단말의 경우, 각 안테나를 별도의 사용자로 보고 스케줄링할 수도 있으므로 앞선 s에 대한 가정은 현실적이다.
상술한 단말 분류는 단말에 전송되는 송신신호의 ray가 AS만큼 퍼져있는 경우를 가정하여 기술하였다. 한편, 기지국 주변에 높은 빌딩과 같은 scatter가 있거나 마이크로 셀 기지국의 경우, 송신신호의 ray가 두 개의 이상의 AoD와 AS를 갖고 전송될 수도 있다. 이 경우, 해당 단말은 두 개 이상의 그룹에 속하게 되며 단말은 해당 그룹들로 분류되어 관리되고 각 그룹에서 필요한 단말 피드백을 수행하게 된다.
또한, 상술한 단말 분류는 기지국이 모든 단말의 통계적 채널정보를 알고 있다고 가정한다. 반면, 이러한 가정이 성립하지 못한다면, 기지국은 단말 분류를 위해 단말로부터 통계적 채널정보의 피드백을 필요로 하게 된다. 일례로, 기지국이 긴 주기의 CSI-RS를 전송하고 단말이 고정형 코드북을 기반으로 통계적 채널정보를 피드백하거나 AS와 AoD를 추정하여 피드백하는 방식으로 기지국은 단말의 통계적 채널정보를 획득한다. 기지국은 단말 피드백을 참고하여 상술한 단말 분류를 시행한다.
이 때, 기지국의 판단에 의해 단말은 자신이 피드백한 AoD에 해당하는 그룹으로 분류되지 않고 시스템적으로 보다 적합한 다른 클래스 및 그룹에 분류될 수도 있다. 따라서, 이런 경우 기지국은 단말에게 자신이 속한 클래스와 그룹을 알려줘야 한다.
다) 그룹 빔포밍 행렬
1) 그룹 빔포밍 행렬 생성
상술된 단말 분류를 통해 선정된 그룹 고유벡터 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000055
의 열 벡터 전체집합 혹은 부분집합이 해당 그룹의 빔포밍 행렬을 생성한다. 즉, 그룹 빔포밍 행렬의 랭크(혹은 열 크기)를 그룹 고유벡터행렬의
Figure PCTKR2013001475-appb-I000056
와 같게 할 경우, 그룹 빔포밍 행렬은 하기 수학식 10과 같다.
수학식 10
Figure PCTKR2013001475-appb-M000010
이러한 그룹 빔포밍 행렬은 그룹 분류를 통해 그룹 빔포밍 행렬이 서로 유사 직교하게 되어 수학식 8을 만족한다. 궁극적으로 그룹 빔포밍 행렬은 수학식 8을 만족할 수 있게 되어, 본 발명의 대규모 MU-MIMO 수행을 RS 및 단말 피드백 자원 부담을 최소화하며 가능하게 한다.
상술한 기본적인 그룹 빔포밍 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000057
의 생성은 상술된 단말 분류가 적절히 되어 그룹 고유벡터
Figure PCTKR2013001475-appb-I000058
들이 서로 유사 직교한다는 가정 하에서 수학식 8을 만족한다. 하지만, 기지국내 활성 단말의 수가 적고 클래스의 수 T를 크게 할 수 없는 경우, 단말 분류만으로 항상 서로 유사 직교하는 그룹을 생성하지 못할 수 있다. 이러한 경우, 기지국은 후술되는 블록 대각화(BD) 기법을 통해 직교하지 않는 그룹을 강제로 직교하도록 할 수 있다.
2) 블록 대각화(Block Diagonalization)
도 5는 본 발명에 따른 MIMO 송수신 방법에서 블록 대각화의 개념을 설명하기 위한 개념도이다.
도 5를 통하여 특정 그룹 g에 대한 블록 대각화를 개념적으로 설명된다.
전체 M차원의 벡터 공간에서 그룹 g외에 다른 G-1개의 그룹의 고유벡터들은
Figure PCTKR2013001475-appb-I000059
차원의 부분공간(그림에서 타원(510))을 이루고 이것은 그룹 g에 미치는 다른 그룹의 간섭이 된다. 그러면 이러한 부분공간에 직교하는 null 공간(선(501))을 만들고 이 공간에
Figure PCTKR2013001475-appb-I000060
차원의 자기신호의 고유벡터로 이뤄지는 부분공간(선(503))을 투영한다. 투영된 자기신호 부분공간(선(502))은 간섭 부분공간과 직교함을 알 수 있다.
다음 단계로 투영된 자기신호 부분공간에서의 고유벡터를 계산한다. 이러한 고유벡터는 다른 그룹의 고유벡터들과 직교성을 유지하면서 투영된 자신의 부분공간에서 최적의 빔포밍 행렬을 이룬다(어느 정도 왜곡이 있는 고유 빔포밍(eigen-beamforming) 에 해당하므로 암시적 채널 피드백 기반의 MU-MIMO 빔포밍 방식에서 최적에 가깝다고 할 수 있음).
상술한 블록 대각화를 가능하게 하는 조건은 대략적으로
Figure PCTKR2013001475-appb-I000061
이다. 또한, 단말 분류를 통해 그룹간에 가능한 직교하도록 미리 추정하여 분류하므로 전체 그룹들 중 상당히 일부의 그룹만 서로 간섭을 미치게 되므로 해당 그룹들만 블록 대각화를 수행한다. 따라서, 블록 대각화가 수반하는 손실을 최소화할 수 있다.
본 발명의 명세서에서는 암시적 단말 피드백을 중심으로 다루므로, 시스템의 활성 단말 수 K가 충분한 경우
Figure PCTKR2013001475-appb-I000062
가 되고,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000063
는 하기 수학식 11과 같다.
수학식 11
Figure PCTKR2013001475-appb-M000011
한편, 활성 단말의 수가 적거나 스케줄러의 판단에 의해
Figure PCTKR2013001475-appb-I000064
가 되는 경우는 다음과 같다. 그룹 g에 해당하는 모든 활성 사용자의 집합을
Figure PCTKR2013001475-appb-I000065
라 하고, 최대 사용 가능한
Figure PCTKR2013001475-appb-I000066
개의 GBF 벡터의 인덱스 집합을 1,2,...,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000067
라 하자. 기지국 스케줄러는
Figure PCTKR2013001475-appb-I000068
중에서 실제 스케줄링된
Figure PCTKR2013001475-appb-I000069
명의 사용자를 부분집합
Figure PCTKR2013001475-appb-I000070
로 맵핑한다. 따라서, 이 경우
Figure PCTKR2013001475-appb-I000071
는 다음과 같이 표현된다.
수학식 12
Figure PCTKR2013001475-appb-M000012
여기서,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000072
은
Figure PCTKR2013001475-appb-I000073
차원 열 벡터로 n번째 원소만 1이고 나머지 원소는 0으로 구성되고,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000074
는 부분집합
Figure PCTKR2013001475-appb-I000075
의 i번째 원소를 나타낸다.
결국, 본 발명에 따른 빔포밍은 블록 다각화가 사용되지 않으면 수학식 10과 같이 고유(eigen) 빔포밍에 해당하고 수학식 2는 다음 수학식 13과 같이 표현된다.
수학식 13
Figure PCTKR2013001475-appb-M000013
여기서,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000076
는 스케줄러에 의해 선택된 사용자 집합
Figure PCTKR2013001475-appb-I000077
의 데이터 심볼 벡터이고
Figure PCTKR2013001475-appb-I000078
는 수학식 11 또는 수학식 12와 같이 표현된다.
상기
Figure PCTKR2013001475-appb-I000079
는 MU-MIMO를 가정하여 기술된 것이다. SU-MIMO의 경우,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000080
는 LTE의 듀얼 코드북과 같이 co-phasing factor가 될 수 있고 또한 별도의 더욱 세밀한 프리코딩 행렬이 될 수 있다.
라) 레퍼런스 신호 (RS)
1) CSI-RS
본 발명에서의 CSI-RS는 통계적 채널정보의 피드백을 위해서 존재하고 순시 채널정보의 피드백을 위한 RS는 아래에 기술할 GRS이다. 따라서 만약 기지국이 상향링크 SRS를 통해 충분히 통계적 채널정보를 획득할 수 있다면 본 발명에서는 CSI-RS를 별도로 필요로 하지 않는다.
만약 SRS만으로 통계적 채널정보의 추정이 여의치 않다면 송신안테나 수 M을 최대 64개까지 고려할 때, 향후 LTE의 CRS(Cell-specific RS) 전송이 없어진다면 CRS 전송을 위해 사용되었던 자원들이 CSI-RS의 전송을 위해서 사용될 수 있을 것이다.
이러한 CSI-RS은 단말의 순시 채널 추정 및 피드백이 아니고 통계적 채널 정보 추정 및 피드백을 위한 것으로 종래의 CSI-RS보다 훨씬 긴 주기로 전송해도 될 것이다.
2) Group-specific RS (GRS)
본 발명에서 제안하는 GRS는 각 그룹에 특정한 RS로서 종래의 LTE-Advanced의 DM-RS(또는, LTE의 UE-specific RS)처럼 빔포밍 행렬이 곱해진 RS이다. 이 때, 그룹 빔포밍 벡터
Figure PCTKR2013001475-appb-I000081
(
Figure PCTKR2013001475-appb-I000082
의 i번째 열 벡터)가 각각 곱해져
Figure PCTKR2013001475-appb-I000083
개의 GRS를 생성한다. 물론,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000084
인 경우 RS 오버헤드를 줄이기 위해
Figure PCTKR2013001475-appb-I000085
개 중에서 선택하여
Figure PCTKR2013001475-appb-I000086
개의 GRS만 생성할 수도 있다. 또한, 상술한 단말 분류와 그룹 빔포밍 행렬 생성 과정에 의해 한 클래스에 속한 그룹들의 GRS는 서로 약한 간섭을 미치므로 DM-RS에서와 같이 의사랜덤 시퀀스를 추가적으로 적용하여 서로 간섭 없이 같은 자원을 사용할 수 있다.
GRS는 LTE의 CSI-RS와 DM-RS 두 가지 기능을 다음과 같이 모두 수행한다.
① CSI-RS 기능
GRS가 수행하는 CSI-RS로서의 역할은 단말들이 순시 채널정보를 피드백할 수 있도록 하기 위한 것이다. 본 발명에서 단말은 GRS를 통해
Figure PCTKR2013001475-appb-I000087
를 추정할 수 있고 이를 바탕으로 CQI, PMI, RI와 같은 암시적 채널피드백을 수행할 수 있다.
② DM-RS 기능
GRS가 수행하는 DM-RS로서의 역할은 기지국에서 선택된 빔포밍(혹은 프리코딩)벡터를 단말에게 암시적으로 전달하는 것과 복조의 기준신호가 되는 것이다. 후술되겠으나, GRS는 단말에 특정한 RS로 볼 수 있다. 즉, 그룹 빔포밍 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000088
는 이미 그룹의 단말들에 최적화된 빔포밍 벡터를 제공하므로 기지국에서는
Figure PCTKR2013001475-appb-I000089
외에 다른 빔포밍 벡터를 선택할 이유가 없다. 따라서, 단말은 자신이 피드백한 PMI를 통해 송신신호가 빔포밍됐다고 간주하면 되고 기지국이 선택한 빔포밍 벡터를 알기 위해 추가적인 DM-RS의 전송이 필요하지 않다. 또한, 단말이 피드백한 랭크대로 스케줄링이 안된 경우에도 해당 PMI는 바뀌지 않으므로 간단한 검출 테스트를 통해 단말이 기지국 도움 없이 자신의 랭크와 PMI를 알 수 있을 것이다.
일례로, 단말이 랭크 2로 두 개의 CQI 및 PMI를 피드백한 경우, 기지국이 실제 몇 개 랭크와 어떤 PMI로 전송하는지를 알기 위해 단말은 3가지 경우(랭크 2여서 PMI1, PMI2 모두 사용, 랭크 1이고 PMI1 사용, 랭크1이고 PMI2 사용)에 대해 각각 검출 후 post SINR을 계산하여 올바른 랭크와 PMI를 알 수 있다.
GRS가 상관 복조(coherent demodulation)의 기준신호가 될 수 있는 것은 자명하다. 한 클래스에 속한 모든 그룹이 동일한 GRS 자원을 재사용할 수 있고 이 때 각 그룹별로 유사 직교 시퀀스를 사용한다. 또한, 그룹 내에 동시에 스케줄링된 단말들은 서로 다른 직교시퀀스로 구분한다. 일례로, 각 그룹에서 4개의 단말을 스케줄링하면 시퀀스 길이 4의 직교시퀀스가 필요하다.
GRS 자원 위치는 종래 DM-RS의 자원 위치를 사용할 수 있다. 또한, GRS의 자원은 그룹간의 자원 재사용으로 인해 종래처럼 스케줄링된 단말 수만큼 필요하지 않고 동시에 스케줄링된 단말 수를 그룹 수로 나눈 만큼의 자원이 소요된다. 일례로, 16개의 단말을 4개 그룹으로 나누어 동시에 스케줄링한다면 16개의 GRS자원이 아닌 4개의 GRS자원이 필요하게 된다(단말당 하나의 레이어를 할당하는 경우).
GRS를 CSI-RS 기능으로 사용될 때의 장점으로 더 높은 주기성이 있다. 종래의 CSI-RS는 최소 전송 주기가 5ms임에 반해, GRS는 필요에 따라(최소가 아닌 고정된) 주기를 5ms 이하로 하는 데 무리가 없다. 이는 GRS는 DM-RS처럼 해당 클래스의 자원이 할당되는 서브프레임마다 전송이 되기 때문이다. 또한, DM-RS는 단말에 해당 자원이 할당될 때만 존재하지만, GRS는 같은 그룹의 다른 단말이 해당 자원을 할당 받을 때도 존재하므로 단말이 해당 자원을 할당 받지 않았을 때도 복조 기준신호로 채널 추정을 보다 정확히 할 수 있는 장점도 있다.
한편, LTE-Advanced의 CSI-RS와 DM-RS의 형태를 따라서 GRS를 CSI-GRS와 DM-GRS로 별도로 두는 것도 고려할 수 있다. 이 경우, RS 오버헤드가 추가로 소요되는 문제가 있다. 또한, DM-GRS를 별도로 두면 기지국에서 단말이 피드백한 GBF의 빔포밍 벡터가 아닌 다른 프리코딩 행렬로 전송할 수 있으나, 이로 인한 이득은 매우 제한적일 것이므로 판단된다.
마) 단말 피드백
본 문서에서는 암시적 단말 피드백을 위주로 단말 피드백을 서술하고 명시적 단말 피드백은 마지막에 간단히 서술하겠다.
1) 고유벡터 행렬
앞서 설명된 바와 같이, 상향링크 SRS만으로 송신상관행렬을 추정하는 것이 여의치 않을 경우, 단말은 CSI-RS를 통해 송신상관행렬을 추정하여야 한다. 따라서, CSI-RS를 통해 단말은 송신상관행렬을 추정하여 그것의 지배적인 고유벡터행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000090
에 대한 정보를 피드백하게 되는데 다음과 같은 두 가지 방법이 있을 수 있다.
-고유벡터행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000091
의 추정치를 vector quantization을 통해 명시적 정보를 피드백한다.
-고유벡터행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000092
의 추정치에서 AS, AoD를 추출하여 암시적 정보를 피드백한다. 기지국은 AS, AoD를 피드백받아 one-ring 채널 모델을 가정하여
Figure PCTKR2013001475-appb-I000093
를 추정할 수 있다. 이 때, AS, AoD를 추출하는 방법은 채널 행렬에서 MUSIC, ESPRIT과 같이 잘 검증된 super-resolution 알고리즘으로 AS, AoD (혹은 AoA)를 추정할 수 있다. 본 명세서에서 상술된 AS와 AoD를 추출하는 구체적인 알고리즘에 대해서는 생략한다.
2) 적응형 코드북
본 발명을 위한 암시적 단말 피드백의 코드북으로 LTE의 고정 코드북과는 달리 적응형(adaptive) 코드북이 이용될 수 있다. 즉, 코드북을 이루는 빔포밍 벡터가 그룹(등가적으로 단말)에 특정한 것들이기 때문에 각 그룹, 클래스 별로 다르고 시간(단말의 이동 및 활성/비활성)에 따라 매우 느리게 변할 수 있는 성질을 갖고 있다.
본 발명의 적응형 코드북은 하기 수학식 14로 표현될 수 있다.
수학식 14
Figure PCTKR2013001475-appb-M000014
여기서, 클래스 t에 해당하는 코드북 부분집합
Figure PCTKR2013001475-appb-I000094
는 다음과 같다.
수학식 15
Figure PCTKR2013001475-appb-M000015
각 클래스 코드북
Figure PCTKR2013001475-appb-I000095
의
Figure PCTKR2013001475-appb-I000096
는
Figure PCTKR2013001475-appb-I000097
개의 빔포밍 벡터
Figure PCTKR2013001475-appb-I000098
로 이루어진다. 앞서 언급한 대로, 상기 적응형 코드북은 시간에 따라 매우 느리게 변할 수 있고 시간을 나타내는 인덱스는 생략하였다.
다음은 이중극성 (cross-polarization) 안테나에 적합한 Rel. 10 듀얼 코드북에 맞추어 적응형 코드북을 제안하고 PMI 피드백 자원 소요량을 계산하겠다. 단말의 랭크가 1인 경우 (혹은 기지국이 각 단말에게 하나의 레이어만 할당하는 경우), 클래스 t, 그룹 g의 적응형 코드북은 다음과 같다.
수학식 16
Figure PCTKR2013001475-appb-M000016
여기서
Figure PCTKR2013001475-appb-I000099
는 co-phasing factor로 이중극성 안테나 신호의 coherent combining을 위한 것이다. 따라서
Figure PCTKR2013001475-appb-I000100
인 경우 4 비트의 PMI 피드백 자원을 필요로 한다. 랭크가 2 이상인 경우도 LTE 듀얼 코드북과 같이 매우 제한적인 조합으로 설계하여 4비트의 PMI 자원 소요량을 유지할 수 있다. 이 경우, 물론 시스템 용량과 피드백 부담간의 tradeoff가 있다. 랭크 2 이상의 코드북은 논리적 근거뿐만 아니라 SLS(system-level simulation)와 같은 보다 현실적인 성능분석을 통해 설계가 되어야 하므로 본 개념 설계서에서는 생략하겠다.
본 문서에서는 반드시 필요로 하지 않는 한, 모든 수식에서 클래스를 나타내는 윗첨자 (t)를 편의상 생략하고 기술하겠다.
3) 고정형 코드북
본 발명의 또 다른 형태의 코드북으로 LTE와 같은 고정형 코드북을 설계할 수 있다. 상술한 적응형 코드북은 기지국이 모든 단말의 송신상관행렬은 안다는 가정하에서 기지국이 단말분류를 하여 현재 셀 내의 단말들에게 최적화된 코드북을 설계하여 GRS로 전송하고 이를 단말이 측정하여 자신에게 가장 좋은 빔포밍 벡터를 피드백하는 구조이다. 여기서 기지국이 SRS만을 이용하여 단말의 송신상관행렬을 추정하는 경우, 단말은 자신의 송신상관행렬을 알 필요도 없다.
반면, 고정형 코드북은 기지국이 모든 단말의 송신상관행렬을 안다고 가정하지 않고 미리 정해진 제한적인 코드북이 설계되어 단말이 먼저 상당히 긴 주기의 CSI-RS를 통해 알게 되는 자신의 송신상관행렬을 추정하고 자신에게 코드북을 바탕으로 가장 좋은 빔포밍 벡터를 선택하여 피드백하는 방식이다. 본 코드북의 특징은 단말과 특정그룹간의 유사성 및 그룹들간의 직교성을 만족하도록 설계한다는 것이다.
일례로, 단말의 AS를 5도, 10도, 20도, 20도 이상의 4 단계로 나눠서 분류한다면, 각각의 AS에서 120도의 범위를 갖는 하나의 섹터에서 구성할 수 있는 (즉, 유사 직교하는) 그룹의 수는 4, 3, 2, 1이 될 수 있다. 즉, AS를 5도로 가정하면, 하나의 섹터에서 4개의 그룹에 해당하는 4개의 빔포밍 행렬을 만든다는 것이다. 이러한 빔포밍 행렬 집합(즉, 코드북)을 만드는 방식은 일례로 one-ring 채널모델을 가정하여 설계할 수 있다.
다음은 코드북 설계에 대한 것이다. 좋은 코드북을 설계하기 위해서는 척도를 명확히 해야 할 것이다. 일례로, 본 문서에서는 직교성에 대한 척도를 하기 수학식 17과 같이 정의한다.
수학식 17
Figure PCTKR2013001475-appb-M000017
여기서
Figure PCTKR2013001475-appb-I000101
이며 이 수치가 적을수록 두 그룹 g, h간의 직교성이 높은 것을 의미한다. 코드북을 설계하는 데 있어서 중요한 고려사항은 그룹의 고유벡터
Figure PCTKR2013001475-appb-I000102
들이 유사 직교하도록 하기 위해 각 그룹의 AoD 집합(
Figure PCTKR2013001475-appb-I000103
)을 주의 깊게 결정하여야 한다. 주어진 AS와 그룹의 수에 따라 상기 수학식 17의 값을 최소화하는 최적의
Figure PCTKR2013001475-appb-I000104
를 하기 수학식 18을 이용하여 구할 수 있다.
수학식 18
Figure PCTKR2013001475-appb-M000018
상기 최적의
Figure PCTKR2013001475-appb-I000105
를 구하는 척도는 클래스 t의 모든 그룹 상호간에 직교성의 합이 최소화되도록 하는 것이다.
상술한 척도를 기준으로 AS가 10도인 경우를 일례로
Figure PCTKR2013001475-appb-I000106
설계 방법을 예시하겠다. 이 경우, 3개의 그룹 AoD를 정하기 위해 먼저 0도 주변에 기준이 되는 기준각(reference angle or anchor angle)
Figure PCTKR2013001475-appb-I000107
을 정한다. 이 기준각의 범위는 한 섹터의 120도를 그룹의 수 G로 나누면 이 경우, 40도(120/3)가 되며 -20도~20도의 값을 갖게 된다.
Figure PCTKR2013001475-appb-I000108
의 symmetry 특성을 이용하여 0도~20도인 경우만 계산하면 다른 한 편의 AoD도 쉽게 계산된다. 0도~20도의 범위를 16으로 나눈다면 16개의 기준각
Figure PCTKR2013001475-appb-I000109
이 나온다. 이 중 하나를 선택하면 나머지 두 개의 AoD는 다음과 같은 수학식 19에 의해 주어질 수 있다.
수학식 19
Figure PCTKR2013001475-appb-M000019
여기서
Figure PCTKR2013001475-appb-I000110
는 각각 -5도~5도의 범위를 갖고 1도의 granularity를 가질 수 있다. 따라서, AoD 집합
Figure PCTKR2013001475-appb-I000111
를 계산 할 때, 경우의 수는 많아야 대략적으로 1936 (=16*11*11) 개의 조합 이하가 된다. 이와 같은 방식으로 다른 한편의 AoD도 고려하면, 총 32개의 고정된 AoD 기준각과 그에 해당하는 나머지 두 개의 AoD
Figure PCTKR2013001475-appb-I000112
를 계산할 수 있다.
주어진 AS, 송신안테나 수, 안테나간 거리와 상기 수식들로 구한 AoD
Figure PCTKR2013001475-appb-I000113
을 통해 one-ring 채널 모델을 통해 각 그룹의 고유벡터 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000114
을 계산할 수 있다. 이렇게 구한
Figure PCTKR2013001475-appb-I000115
는 일반적으로 서로 정확히 직교하지는 않는다. 본 발명에 따른 구현의 핵심은 그룹간의 직교성이므로 블록대각화(BD)를 통해 그룹간의 직교성을 강화할 필요가 있다. 따라서, 빔포밍 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000116
은 앞서 구한 행렬들
Figure PCTKR2013001475-appb-I000117
의 블록대각화를 통해 구해진다.
한편, 상술한 고정형 코드북으로 인한 긴 주기의 PMI 피드백은 다음과 같이 두 가지로 나뉜다. 먼저, 단말의 AS를 4개의 AS 범위로 나눈다면, 2비트를 소요한다. 각 AS에 대해 빔포밍 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000118
의 경우의 수는 상술한 AS가 10도인 경우 32가지의 기준각
Figure PCTKR2013001475-appb-I000119
와 3개의 그룹 중 어디에 속하는 지를 나타내는 2 비트 정보를 포함하여 7비트를 소요한다. 이러한 AS와
Figure PCTKR2013001475-appb-I000120
는 매우 느리게 변하는 통계적 특성이므로 이들에 대한 피드백은 매우 긴 주기를 갖거나, 변화가 있을 시에만 새로이 피드백할 수도 있다.
4) MU-CQI
본 채널정보 피드백은 상술한 긴 주기의 단말 피드백과는 달리 순시(instantaneous) 피드백이다. LTE의 CQI 피드백은 single-user(SU) MIMO를 baseline으로 하는 SU-CQI이다. 즉, 같은 자원에 스케줄링되는 다른 단말로 인한 간섭에 대한 정보가 없는 CQI를 피드백한다. 반면, MU-MIMO에서 다른 단말로 인한 간섭을 고려한 MU-CQI의 필요성과 이로 인한 이득이 매우 클 수 있음에 대해서 잘 알려져 있다. 따라서, 종래 LTE에서는 일례로 구현 상 predicted MU-CQI를 계산하여 MU-CQI를 대략이나마 추정하였으나, 정확한 MU-CQI와는 차이가 클 수 있음을 알 수 있다.
본 발명의 GRS 구조는 단말의 MU-CQI 피드백을 수월하게 한다. 앞서 언급된 바와 같이 단말
Figure PCTKR2013001475-appb-I000121
는 GRS를 통해 자신이 속한 그룹의 빔포밍 벡터들과 채널간의 inner product인
Figure PCTKR2013001475-appb-I000122
를 추정할 수 있다. 모든
Figure PCTKR2013001475-appb-I000123
개의 빔포밍 벡터가 동시에 전송된다는 가정 하에, 단말은 다음과 같이 SINR에 해당하는 MU-CQI를 측정하여 기지국으로 피드백한다.
수학식 20
Figure PCTKR2013001475-appb-M000020
여기서,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000124
는 배경잡음과 다른 셀 간섭을 나타낸다. 기지국은 특정 기준치를 넘는 MU-CQI를 측정한 단말만 피드백하도록 할 수 있다. 상기 수식은 co-polarization의 랭크 1을 가정한 것이며 cross-polarization과 랭크 2 이상인 경우에는 MMSE 검출 혹은 터보 수신과 같은 수신 알고리즘을 고려한 post SINR을 계산해야 한다.
상기 MU-CQI의 효율성은 기지국이 모든
Figure PCTKR2013001475-appb-I000125
개의 빔포밍 벡터를 동시에 전송할 가능성이 높다는 데 있다. 이는
Figure PCTKR2013001475-appb-I000126
이 그룹에 속한 단말들에 특정한 빔포밍 벡터이므로 고정 빔 방식에 비해 매우 적은
Figure PCTKR2013001475-appb-I000127
개의 후보 빔이 있기 때문이다(LTE Rel.10과 같이 M=8일 때는 W1이 4개의 빔으로 구성되고 이중극성 안테나인 경우 사실상 8개의 빔이나, M=32로 확장할 경우 W1은 32개의 빔이 된다. 반면, 본 발명은 그룹간의 유사 직교성을 유지하는 것을 특징으로 하므로 M=32일 때 일반적으로
Figure PCTKR2013001475-appb-I000128
가 됨). 한편, 특정 그룹에 속한 단말의 수가 적은 경우에는 기지국이
Figure PCTKR2013001475-appb-I000129
개의 빔포밍 벡터 중에
Figure PCTKR2013001475-appb-I000130
개를 선택하여 동시에 전송하거나
Figure PCTKR2013001475-appb-I000131
중에 2~3개의 특정 조합으로 제한할 수 있다. 이 경우, 아래와 같이 안이 있을 수 있다.
-기지국은 단말에게 제어신호를 통해 어떤
Figure PCTKR2013001475-appb-I000132
개 빔(
Figure PCTKR2013001475-appb-I000133
개 중에서 선택된
Figure PCTKR2013001475-appb-I000134
개 빔은 시변할 수 있다.)이 사용되는지 혹은 어떤 조합이 사용되는지를 알려줘야 한다.
-단말 피드백 방법 중 적응형 코드북 방법에서 언급된 대로 LTE에서와 같이 코드북에 제한을 두어 고정된 특정 조합만을 사용하는 것이다.
MU-CQI를 피드백하는 데 소요되는 비트 수는 종래 LTE SU-CQI의 수치와 같게 할 수 있다.
한편, 단말이 피드백해야 하는 PMI는 상기 수학식 20을 최대화하는 인덱스 m에 해당한다.
5) 그룹 간섭 측정
상기 수학식 20의 MU-CQI계산은 다른 그룹의 간섭은 매우 미미하다는 것을 전제로 한다. 한편, 그룹의 빔포밍 벡터
Figure PCTKR2013001475-appb-I000135
(즉,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000136
)와 단말
Figure PCTKR2013001475-appb-I000137
의 고유벡터
Figure PCTKR2013001475-appb-I000138
간의 불일치가 심한 경우, 해당 단말은 다른 그룹으로부터 적지 않은 간섭을 받을 수도 있다. 이러한 잠재된 문제점을 해결하기 위해 본 발명의 구조에 의해 단말이 자기 그룹의 GRS만 수신하지 않고 모든 그룹의 GRS를 수신할 수 있으므로 다른 그룹의 특정 빔이 큰 간섭신호가 된다면 해당
Figure PCTKR2013001475-appb-I000139
를 추정할 수 있다는 점을 활용할 수 있다. 이때, 단말은 수신신호에서 자기 그룹의 빔
Figure PCTKR2013001475-appb-I000140
을 제거하고
Figure PCTKR2013001475-appb-I000141
를 추정할 필요가 있다. 이를 위해 기지국은 특정 클래스에 속한 모든 단말에게 모든 그룹의 GRS를 수신하기 위한 제어신호를 전송하거나 셀ID뿐만 아니라 그룹ID가 추가된 GRS 시퀀스 결정식을 만들어야 한다.
이처럼 단말이 다른 그룹 간섭을 측정하여 MU-CQI계산에 고려하는 경우, 수학식 20은 하기 수학식 21로 대체된다.
수학식 21
Figure PCTKR2013001475-appb-M000021
여기서,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000142
은 실제로는 특정 기준치를 넘는 그룹 간섭만 고려한다. 이러한 MU-CQI는 본 발명에 따른 MU-MIMO 시스템에서 예기치 못하게 상당히 큰 그룹 간섭이 존재할 때를 대비한 안전장치로 볼 수 있다.
6) RI
앞서 언급한 대로, 본 발명은 전송안테나와 활성 단말의 수가 많은 시나리오에서 MU-MIMO에 최적화된 적응형 빔을 활용하기 때문에 기지국이 모든 MIMO 대상 자원에 대해 MU-MIMO로 스케줄링할 확률이 매우 높아진다. 이러한 MU-MIMO의 경우, 기지국은 통상적으로 단말의 랭크를 1 혹은 2로 제한하여 시스템 용량을 증대하고자 할 수 있다. 반대로, 단말의 수가 적은 경우 기지국은 단말이 SU-CQI로 피드백하도록 하여 시스템 용량을 증대하고자 할 수도 있다.
기지국이 설정한 랭크가 2인 경우, 단말은 두 개의 코드워드에 해당하는 CSI 피드백을 하므로 기지국은 각 그룹에 속한 단말들의 피드백을 보고 스케줄링된 단말에게 실제 랭크 1로 전송할지 2로 전송할지 결정할 수 있다.
7) 명시적 단말 피드백
명시적 채널정보 피드백은 PMI대신 채널 행렬에 대한 직접적인 정보를 피드백하는 방식이다. 각 단말은 자신의 변형된 채널 벡터
Figure PCTKR2013001475-appb-I000143
을 양각화(quantization)하여 기지국으로 피드백한다. 채널 벡터를 양각화하는 방법의 일례로 CDI(channel direction information)으로 양각화하는 방법이 있다.
기지국은 단말의 명시적 채널 피드백과 다른 셀 간섭을 측정한 CQI정보를 이용하여 임의의 알고리즘 (일례로 ZF 빔포밍) 으로 프리코딩 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000144
를 계산하여 이를 이용하여 MU-MIMO를 수행한다. 이 경우, 지금까지의 암시적 단말 피드백 방식과의 차이점은 CSI-RS 역할을 하는 GRS외에 DM-RS가 별도로 필요하다.
바) 하향링크 제어신호
종래 LTE-Advanced의 하향링크 제어신호 외에 다음과 같은 새로운 제어신호가 필요하다. 이 제어신호는 CSI 측정 자원 (즉, 스케줄링 자원 후보)에 대한 것이다.
대규모 송신안테나 시스템은 종래 시스템에 비해 매우 많은 활성 단말을 동시에 수용하는 것을 의미한다. LTE시스템은 단말로 하여금 전 주파수 대역에 대해 CSI를 측정하여 보고하도록 하는 것을 기본 모드 중 하나로 한다. 하지만, 활성 단말의 수가 매우 커진다면 이러한 CSI 피드백 오버헤드는 시스템에서 감당하기 어려울 수 있다. 따라서, 본 발명에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 CSI 측정 자원을 클래스 별로 할당하는 방법을 적용할 수 있다.
LTE-Advanced 하향링크 MIMO 전송방식에서 기지국은 단말의 CSI 측정 자원을 RRC 메시지로 보내고 이 정보는 단말이 활성 상태 중에는 바뀌지 않는다. 반면, 본 발명에서는 단말을 클래스 별로 분류 (pre-scheduling)하고 단말의 해당 클래스는 단말의 이동 혹은 클래스 간의 부하 밸런싱(load balancing)에 따라 변경될 수 있다.
또한, 기지국은 클래스 별로 별도의 자원을 할당하므로 단말이 활성 상태 중에서 클래스가 바뀜에 따라 CSI 측정 및 스케줄링 자원이 바뀔 수 있다. LTE-Advanced와 달리 CSI 측정자원이 활성상태 중에 바뀔 수 있으므로 본 발명에 따른 CSI 측정자원 제어신호는 RRC 메시지보다는 MAC 메시지 성격에 부합한다.
도 6은 본 발명에 따른 CSI 측정자원 또는 스케줄링 자원 후보의 할당에 대한 일 예를 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 클래스의 수가 4인 경우이다. 클래스 별로 별도의 자원이 할당된 경우를 예시하고 있다. 예컨대, 왼쪽 사선으로 구별된 자원(601)이 클래스 1에 할당되고, 오른쪽 사선으로 구별된 자원(603)이 클래스 3에 할당될 수 있다. 클래스 수와 할당자원 크기는 단말의 분포에 따라 semi-static(대략 수 분 ~ 수십 분)하게 변할 수 있다.
본 발명에서 CSI 측정자원 제어신호를 시그널링하는 방법에는 다음과 같이 두 가지 방법이 있을 수 있다.
1) 클래스 ID(RNTI)를 이용하는 경우
기지국은 각 단말에 MAC 메시지를 통해 모든 클래스 별 CSI 측정 자원 혹은 스케줄링 자원 맵/모드를 전달하고 각 단말에게 자신의 클래스 RNTI를 알려준다. 단말의 이동 등에 따라 단말의 클래스가 바뀌면 기지국은 MAC 메시지로 바뀐 클래스 RNTI만 시그널링하고 단말은 해당 클래스의 자원을 알 수 있다. 또한, 클래스 RNTI가 있으면 클래스, 그룹 별로 multicast가 가능할 것이다.
2) 클래스 ID(RNTI)를 이용하지 않는 경우
기지국은 각 단말이 해당하는 클래스의 CSI 측정자원을 MAC메시지로 알려주며, 단말의 이동 등에 따른 클래스 변화에 따라 바뀐 클래스의 CSI 측정자원을 알려준다.
상기 1)의 경우, 단말이 자신의 GRS 시퀀스를 알기 위해 그룹ID(RNTI)를 필요로 한다. 기지국은 셀ID, 그룹ID를 포함하는 GRS 시퀀스 결정식을 구성하여 단말이 셀ID, 그룹ID 만으로 GRS시퀀스를 알도록 할 수 있다. 클래스마다 별도의 자원을 사용하므로 GRS 시퀀스를 클래스 ID 별로 구분할 필요는 없다. 또한, 본 발명에서는 GRS를 단말에 특정한 적응형 코드북을 사용함에 따라 PMI와 GRS 시퀀스가 일대일 맵핑된다. 앞서 GRS를 설명한 부분에서 서술된 대로 본 발명에서는 단말이 암시적으로 자신의 빔포밍 행렬을 알 수 있다. 따라서 GRS 시퀀스는 종래 DM-RS 시퀀스와 달리 PDCCH를 통해 동적으로 할당될 필요가 없다.
한편, 본 발명에서 RI는 PMI처럼 기지국이 단말에게 PDCCH를 통해 명시적으로 알려줄 필요가 없을 수 있다. 기지국은 단말이 피드백한 RI를 참고하여 해당 단말에게 실제 전송할 레이어 수를 결정하고 전송하게 된다. 단말은 PMI에 대한 간단한 검출 테스트와 같은 과정으로 post-SINR을 계산하여 실제 기지국에서 전송된 레이어 수를 알 수 있다.
사) 스케줄링
본 발명에서 그룹은 그룹 분류에 의한 가상의 섹터로 볼 수 있다. 즉, 기지국은 스케줄링을 각 클래스 및 그룹 별로 독립적으로 수행하면 된다. 기지국은 MU-CQI 부분에서 설명한 바와 같이 특정 그룹에 속한 모든 활성 단말로부터 MU-CQI를 피드백받는다. 기지국이 운영하는 스케줄링은 각 단말의 공정성(fairness)을 나타내는 가중치(weight)가 이 MU-CQI에 곱해진 utility function을 최대화 하는 단말의 조합을 찾는 과정에 해당한다. 일례로, 일부 단말이 동일한 빔포밍 벡터(PMI)를 피드백하거나 복수개의 빔포밍 벡터를 피드백하는 경우에도 각 단말 별로 가중치(fairness를 위해 일반적으로 특정 단말의 누적된 수신 데이터 량이 많으면 그에 비례하여 해당 가중치가 작게 됨)가 곱해져서 utility function을 최대화 하는 단말의 조합을 찾으면 된다.
아)3-D 빔포밍
본 명세서는 지금까지 대규모 송신안테나를 수평축으로 나열하는 빔포밍만을 고려하였다. 이와 더불어 안테나 배열을 수직 축으로 늘리는 대규모 송신안테나 시스템도 고려할 수 있고 수평축과 수직축 공간 모두를 활용한 빔포밍 기술을 3-D (3차원) 빔포밍이라고 한다.
도 7은 3D 빔포밍 기술의 개념을 설명하기 위한 개념도로서, 도심 고층 빌딩에 위치한 매크로 기지국에 의하여 수평축과 수직축 공간 모두를 활용한 빔포밍을 수행하는 개념을 도시한 것이다.
본 절에서는 앞선 수평축 빔포밍을 감안한 본 발명의 MIMO 전송 개념을 수직축으로도 확장한 3-D 빔포밍 기술을 소개한다.
먼저, 3-D 빔포밍을 위한 CSI-RS의 구조와 PMI 피드백 스킴(scheme)에 대해서 간략히 설명한다.
긴 주기 CSI-RS 구조의 경우, 기지국이 2차원 안테나 어레이로 인해 수평축/수직 축으로 각각 복수 개의 어레이가 있어도 단말의 통계적 채널특성인 고유벡터 행렬은 수평축으로 하나, 수직 축으로 하나가 된다고 볼 수 있다. 따라서, 긴 주기의 CSI-RS 가 모든 2차원 안테나 요소마다 있을 필요가 없고 수평축으로 하나의 행, 수직 축으로 하나의 열이 사용되어 전송되면 된다.
짧은 주기 CSI-RS 구조의 경우, 단말의 고유벡터 행렬은 상술한 바와 같은 구조를 가지나, 짧은 주기의 페이딩 채널은 수평축/수직 축으로 각각 복수 개의 어레이가 다를 수 있다. 따라서, 짧은 주기의 CSI-RS는 모든 2차원 안테나 요소마다 전송될 필요가 있다.
긴 주기 PMI 피드백의 경우, 긴 주기 PMI는 긴 주기 CSI-RS에 맞춰 수평축으로 하나의 긴 주기 PMI (수평축 클래스 및 그룹 ID), 수직 축으로 하나의 긴 주기 PMI (수직축 클래스 및 그룹 ID)로 구성된다.
짧은 주기 PMI 피드백의 경우, 짧은 주기 PMI는 모든 2차원 안테나 요소마다 다를 수 있으므로 수평축으로 복수개의 짧은 주기 PMI, 수직 축으로 복수 개의 짧은 주기 PMI가 피드백된다.
1) 채널 모델
2차원 안테나 배열의 열(수평축) 크기를 M, 행(수직축) 크기를 N이라 하고, 상기 그림은 하나의 클래스에 대한 3D 빔포밍의 예시이다. 본 명세서에서는 편의상 하나의 클래스만 생각하고 활성 단말들을 수직 축으로 L개의 수직 그룹, 수평축으로 G개의 수평 그룹으로 공간 분리할 수 있다고 하자. 수직축, 수평축 각각의 송신상관행렬을
Figure PCTKR2013001475-appb-I000145
,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000146
라 하겠다. 이러한 수직과 수평 송신상관행렬은 다음과 같이 eigendecomposition으로 각각 표현된다.
수학식 22
Figure PCTKR2013001475-appb-M000022
이런 경우 Kronecker(보다 정확히는 one-ring) 채널 모델을 3차원 채널 모델로 확장하면, 3차원 상관행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000147
은 다음과 같이 Kronecker 곱으로 표현된다.
수학식 23
Figure PCTKR2013001475-appb-M000023
상기 3차원 송신상관행렬의 의해, 수직/수평 그룹 (g,l)에 속한 단말의 채널 벡터는 하기 수학식 24와 같이 표현된다.
수학식 24
Figure PCTKR2013001475-appb-M000024
2) 빔포밍 행렬
3-D 송신벡터는 하기 수학식 25와 같이 표현된다.
수학식 25
Figure PCTKR2013001475-appb-M000025
여기서,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000148
는 각각
Figure PCTKR2013001475-appb-I000149
차원 행렬이고
Figure PCTKR2013001475-appb-I000150
는
Figure PCTKR2013001475-appb-I000151
차원 데이터 심볼이다. 채널 모델 수학식 24와 상기 수학식 25에 나타나듯이, 수평축의 빔포밍/프리코딩은 수직축의 빔포밍/프리코딩과 독립적으로 수행할 수 있다.
수학식 26
Figure PCTKR2013001475-appb-M000026
상기 수학식 26의 관계를 이용하여 수직/수평 그룹 (l,g)의 수신 벡터는 하기 수학식 27과 같이 표현된다.
수학식 27
Figure PCTKR2013001475-appb-M000027
여기서,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000152
Figure PCTKR2013001475-appb-I000153
이다.
2차원 채널에서와 같이 단말 분류에 의해 서로 다른 수직/수평 그룹 (l,g)간의 간섭이 미미해 지는 경우, 다음 수식을 만족하기 때문에 상기 수식의 근사 등호는 성립된다.
수학식 28
Figure PCTKR2013001475-appb-M000028
상기 수식에 의해 본 발명에 따른 2차원 빔포밍 행렬에서처럼 최적의 3차원 빔포밍 행렬은 다음과 같다.
[규칙 제91조에 의한 정정 13.03.2013]　
수학식 29
Figure WO-DOC-FIGURE-433
3) 코드북
3차원 빔포밍의 그룹은 2차원 빔포밍의 (수평축) 그룹이 수직/수평축 그룹으로 세분화된 것에 해당하므로 클래스 t의 코드북은 수직축을 포함하여 다음과 같이 표현할 수 있다.
[규칙 제91조에 의한 정정 13.03.2013]　
수학식 30
Figure WO-DOC-FIGURE-438
수학식 25에 나타나듯이, 3차원 빔포밍 행렬은 다음과 같이 표현된다.
[규칙 제91조에 의한 정정 13.03.2013]　
수학식 31
Figure WO-DOC-FIGURE-442
[규칙 제91조에 의한 정정 13.03.2013]　
여기서,
Figure WO-DOC-FIGURE-444
는 수학식 29에 의해 주어진다. 따라서, 수학식 30에서
Figure WO-DOC-FIGURE-444a
는 수학식 16에서처럼 이중극성 안테나에 랭크1 전송의 경우 다음과 같다.
수학식 32
Figure PCTKR2013001475-appb-M000032
일례로
Figure PCTKR2013001475-appb-I000156
인 경우, 상기 PMI는 5비트로 표현된다. 2차원 빔포밍에 기술된 바와 같이, 랭크2 이상의 경우는 가능한 모든 조합에서 선택된 제한적인 조합으로 결정해야 한다.
마지막으로, 단말 분류, GRS, 단말 피드백 등은 2차원 빔포밍과 동일한 개념으로 자연스레 확장이 되어 본 명세서에서는 명시하지 않는다.
본 발명에 따른 FDD 방식 상향링크 MIMO 송수신 방법
이하에서는, 상술된 FDD 방식 하향링크 MIMO 전송의 개념을 상향링크 MU-MIMO 전송으로 확장하는 것을 다룬다.
가) 상향링크 MIMO 수신 신호
이하에서는 모든 단말이 N개의 다중 안테나를 갖고 편의상 각각 Ns 개의 데이터 스트림을 전송한다고 가정하겠다. 이 경우, 상향링크 MU-MIMO에서 기지국의 수신 신호는 다음과 같다.
수학식 33
Figure PCTKR2013001475-appb-M000033
여기서,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000157
는 i번째 단말의 N x Ns 차원 프리코딩 행렬이고
Figure PCTKR2013001475-appb-I000158
는 i번째 단말의 Ns 차원 데이터 심볼 벡터이다. 본 상향링크 시스템에서 s는 기지국에 의해 스케줄링된 단말의 수를 나타낸다.
나) 상향링크 MIMO의 특징
앞서 설명된 FDD방식 하향링크 대규모 안테나 MU-MIMO 시스템에서의 문제점은 RS와 CSI 피드백이였고 본 발명은 이를 해결하는 것을 주 목적으로 한다. 한편, 상향링크 대규모 안테나 MU-MIMO 시스템의 문제는 하향링크와 달리 다음과 같다.
1) 시스템 계산 복잡도
대규모 안테나 시스템은 앞서 설명한 바와 같이 피크 타임(peak time)에 사용자들이 몰리는 시스템의 과부하 문제를 해결할 수 있다. 이는 종래 시스템에 비해 셀 내 사용자 인구에 비해 사용자의 데이터 송수신 활동이 매우 활발한 경우를 의미한다. 이로 인해, 상향링크 대규모 안테나 MU-MIMO 시스템의 가장 큰 문제는 계산 복잡도에 있다.
상향링크 MU-MIMO에서 기지국은 단말의 SRS를 통해 하향링크에 비해 매우 좋은 CSI 추정치를 얻을 수 있고 이를 통해 수신단에서 MU-MIMO를 수행할 수 있다.
수학식 34
Figure PCTKR2013001475-appb-M000034
종래의 상향링크 MU-MIMO는 둘 이상 단말들의 순시 채널간의 직교성이 확보되면, 즉 상기 수학식 34가 만족되면 해당 단말들을 MU-MIMO로 스케줄링했다.
이 경우, 전체 활성 단말의 순시 채널간의 직교성을 계산하기 위해 기지국은 M-차원 벡터의 inner product를
Figure PCTKR2013001475-appb-I000159
번 계산해야 한다. 따라서, 대규모 안테나 시스템과 같이 M과 K가 큰 경우는 지나치게 높은 계산 복잡도를 유발한다. 또한, MRC외에 보다 나은 성능을 얻기 위해 MMSE 검출과 같은 검출 알고리즘을 활용하기도 어렵다.
따라서, 본 발명에 따른 상향링크 MIMO 송수신 기술은 시스템의 계산 복잡도를 실현 가능한 수준으로 유지한 채, 상향링크 MU-MIMO를 수행하도록 하는 데 목적이 있다.
2) 상향/하향 링크 채널상관행렬의 직교성 보존
본 발명에 따른 하향링크 MIMO 송수신 방법의 개념을 상향링크 MU-MIMO 방식으로 확장하는 데 있어서 하향 링크에서 하나의 그룹으로 묶인 단말들이 상향 링크에서도 같은 그룹으로 분류되어 MU-MIMO를 수행할 수 있다면 혹은 그 반대의 경우도 마찬가지로 매우 유용할 것이다. 이를 통해 단말 분류에 따른 기지국의 계산 복잡도를 절반으로 줄일 수 있기 때문이다. 결과적으로, 하향링크에서 전송상관행렬간의 직교성이 상향링크에서 수신상관행렬간의 직교성으로 보존될 수 있으며, 이는 참고문헌 3GPP RAN1 contribution, R1-092024, Ericsson, 2009 등을 통하여 설명될 수 있다.
다) 프리코딩 행렬
대규모 송신안테나 MIMO 시스템은 기지국의 안테나가 종래 시스템보다 매우 클 수 있음을 의미한다. 따라서, 하향링크의 MU-MIMO 전송방식은 앞 장에서와 같이 많은 변화가 필요하다. 반면, 상향링크의 프리코딩 행렬의 행차원은 단말의 안테나 수 N에 의해 한정되고 N은 단말의 물리적 크기 제약에 의해 일반적으로 2~4로 제한된다. 또한, 상향링크 MU-MIMO는 기지국에서 알아서 계산하여 프리코딩 행렬을 결정하여 단말에 시그널링하므로 종래 LTE 시스템의 상향링크 MU-MIMO 방식과 다를 이유가 없고 프리코딩 행렬 또한 동일한 행렬을 사용해도 된다.
상향링크 MIMO 송수신 방법은 기지국으로 하여금 하향링크 그룹 분류와 마찬가지로 상향링크 그룹 분류에 의해 혹은 앞 절의 그룹간 직교성 보존에 의해 다음과 같은 그룹의 수신 신호 벡터
Figure PCTKR2013001475-appb-I000160
를 갖게 된다.
수학식 35
Figure PCTKR2013001475-appb-M000035
여기서,
Figure PCTKR2013001475-appb-I000161
는 그룹 g의 단말 중에서 스케줄링된 단말의 수를 나타내고
Figure PCTKR2013001475-appb-I000162
은
Figure PCTKR2013001475-appb-I000163
차원의 변형된 채널행렬이다. 대규모 안테나 시스템의 경우
Figure PCTKR2013001475-appb-I000164
이므로 시스템 계산복잡도를 매우 절감할 수 있다.
한편, 기지국의 상향링크 스케줄러는 프리코딩 행렬을 선정할 때, 상기 수학식 36의 SINR을 계산하여 선정한다.
본 발명에 따른 TDD 방식의 MIMO 송수신 방법
가) TDD 하향링크 MIMO 송수신 방법
TDD 시스템의 기본적인 MIMO 동작 절차는 다음과 같다.
기지국은 하향링크 채널 행렬 정보를 상향링크 SRS로 획득한다.
단말이 CRS 혹은 CSI-RS를 통해 CQI를 계산하고 보고한다.
기지국이 프리코딩 행렬을 결정하여 DM-RS를 전송하고 스케줄링 정보를 시그널링한다.
TDD 방식과 FDD 방식의 하향링크 MIMO 송수신 기술은 기지국이 채널정보를 상향/하향링크 채널 가역성(channel reciprocity)에 의해 얻을 수 있느냐만 다르고 나머지는 기본적으로 같다.
본 명세서에서는 TDD 방식 하향링크 MIMO 송수신 방법은 LTE TDD 방식을 바탕으로 FDD 방식 하향링크 MIMO 송수신 방법과 다른 부분만을 서술한다.
1) DM-RS
FDD 방식의 본 발명에 따른 하향링크 MIMO 송수신 방법은 암시적 채널정보 피드백을 기반으로 하는 MU-MIMO 방식이고 이에 따른 코드북은 GRS에 기반을 뒀다.
반면, TDD에서는 기지국이 비교적 정확한 채널행렬을 알 수 있으므로 코드북을 필요로 하지 않으며 빔포밍 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000165
와 프리코딩 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000166
을 기지국이 결정한다. 따라서, FDD 방식과는 달리 종래의 DM-RS가 필요하다. 다만, LTE의 DM-RS와의 중요한 차이점은 본 발명에서는 단말 분류와 빔포밍에 의해 G개의 그룹이 DM-RS 자원을 공유하여 현실적인 DM-RS 오버헤드를 유지한다는 것이다.
2) CQI 피드백
TDD 방식에서 CQI의 역할은 다른 셀 간섭과 배경잡음을 측정하여 단말이 기지국으로 보고하도록 하는 것이다. 따라서, 전술된 FDD 방식의 경우처럼 코드북에 기반을 두어 실제 MCS를 결정하는 CQI와는 다른 성격을 갖는다.
3) 프리코딩 행렬
TDD 방식의 하향링크 MIMO 송수신 방법은 기지국이 채널행렬의 송신상관행렬을 통해 단말 분류를 하여 그룹별로 빔포밍 행렬
Figure PCTKR2013001475-appb-I000167
을 생성하고 각 그룹의 단말 별로 변형된 채널벡터
Figure PCTKR2013001475-appb-I000168
를 생성한다. 이 채널벡터를 통해 각 그룹에 속한 단말들에 대해 임의의 알고리즘을 통해 프리코딩을 수행할 수 있다.
일례로, ZF 빔포밍을 이용하거나 다중안테나 단말들에 대해서는 BD(block diagonalization), BT(block triangularization)의 알고리즘을 이용할 수 있다.
나) TDD 상향링크 MIMO 송수신 방법
TDD 방식 상향링크 MIMO 송수신 방법은 FDD 방식 상향링크 MIMO 송수신 방법과 다른 차이점이 없다. 따라서, 전술된 FDD 방식의 설명을 참고하면 된다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (20)

  1. 무선 통신 시스템에서 기지국의 MIMO 전송 방법으로서,
    적어도 하나의 단말에 대한 통계적 채널 정보를 얻는 단계;
    상기 통계적 채널 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 단말을 적어도 하나의 클래스(class)와 클래스에 종속된 적어도 하나의 그룹(group)으로 분류하는 단계;
    분할된 각 그룹에 대한 그룹 빔포밍 행렬을 결정하는 단계;
    상기 그룹 빔포밍 행렬에 기초한 그룹 빔포밍 전송을 상기 그룹에 속한 단말들에게 그룹별로 수행하고, 순시 채널 정보를 얻는 단계; 및
    상기 순시 채널 정보에 기초하여 상기 단말들을 스케쥴링하고, 상기 스케쥴링에 기초하여 상기 단말들에게 데이터를 전송하는 단계를 포함한 MIMO 전송 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 통계적 채널 정보를 얻는 단계는,
    상기 적어도 하나의 단말에게 CSI(Channel State Information)-RS(Reference Signal)를 전송하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 단말로부터 상기 CSI-RS에 기초하여 측정된 통계적 채널 정보를 피드백 받는 단계를 포함한 MIMO 전송 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 통계적 채널 정보를 얻는 단계는,
    상기 적어도 하나의 단말로부터 수신된 SRS(Sounding Reference Signal)에 기초하여 상기 통계적 채널 정보를 측정하는 것을 특징으로 하는 MIMO 전송 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 통계적 채널 정보는 송신상관행렬(transmit correlation matrix), 송신상관행렬의 고유치(eigenvalue), 송신상관행렬의 고유벡터(eigenvector), AS(Angle Spread), AOD(Angle of Departure) 및 통계적 채널 정보를 의미하는 고정형 코드북에서 선택된 적어도 하나의 긴 주기 PMI(Precoding Matrix Indicator) 중 적어도 하나를 포함하는 MIMO 전송 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 분류하는 단계는,
    상기 송신상관행렬이 서로 유사한 단말들을 하나의 그룹으로 분류하는 것을 특징으로 하는 MIMO 전송 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 분류하는 단계는,
    상기 송신상관행렬의 유효 고유 벡터가 서로 유사한 단말들을 하나의 그룹으로 분류하며,
    상기 송신상관행렬의 유효 고유 벡터간의 직교성이 높은 그룹들을 하나의 클래스로 분류하는 것을 특징으로 하는 MIMO 전송 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 그룹 빔포밍 행렬을 결정하는 단계는,
    상기 통계적 채널 정보 및 원-링(one-ring) 채널 모델에 기반하여 그룹별 그룹 빔포밍 행렬이 서로 유사 직교하도록 상기 그룹 빔포밍 행렬을 결정하는 것을 특징으로 하는 MIMO 전송 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 그룹 빔포밍 행렬들이 서로 유사 직교하도록 블록 대각화(block diagonalization)를 통하여 상기 그룹 빔포밍 행렬을 결정하는 것을 특징으로 하는 MIMO 전송 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 순시 채널 정보를 얻는 단계는,
    상기 단말들에게 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS 또는 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용되지 않은 CSI-RS를 전송하는 단계; 및
    상기 단말들로부터 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용된 CSI-RS 또는 상기 그룹별 빔포밍 행렬이 적용되지 않은 CSI-RS에 기초하여 측정된 순시 채널 정보를 피드백 받는 단계를 포함한 MIMO 전송 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 순시 채널 정보를 얻는 단계는,
    상기 단말들로부터 수신된 SRS(Sounding Reference Signal)에 기초하여 상기 순시 채널 정보를 측정하는 것을 특징으로 하는 MIMO 전송 방법.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 순시 채널 정보는 송신상관행렬의 지배적인 고유 벡터 행렬에 관한 정보, 적응형 코드북 인덱스, 고정형 코드북 인덱스, SU-CQI(Single User CQI) 및 MU-CQI(Multi User CQI) 중 적어도 하나, 그룹 간섭 측정, RI(Rank Information) 중 적어도 하나를 포함한 것을 특징으로 하는 MIMO 전송 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 기지국이 SU-MIMO(Single User MIMO) 모드 또는 MU-MIMO(Multi User MIMO) 모드로의 동작 여부를 상기 단말에게 알려주는 단계를 추가로 포함하고,
    상기 기지국과 단말이 SU-MIMO 모드로 동작할 경우에 상기 채널 정보는 상기 SU-CQI를 포함하며, 상기 기지국과 단말이 MU-MIMO 모드로 동작할 경우에 상기 채널 정보는 단말 별로 하나 이상의 상기 MU-CQI를 포함하는 것을 특징으로 하는 MIMO 전송 방법.
  13. 청구항 1에 있어서,
    상기 순시 채널 정보에 기초하여 단말들을 스케줄링하는 단계는,
    상기 기지국이 각 그룹과 각 클래스에 속한 단말들을 상기 그룹과 상기 클래스 별로 독립적으로 스케줄링하는 것을 특징으로 하는 MIMO 전송 방법.
  14. 무선 통신 시스템에서 단말의 MIMO 수신 방법으로서,
    상기 단말을 포함한 그룹에 대한 그룹 빔포밍 행렬이 적용된 신호를 수신하는 단계;
    상기 그룹 빔포밍 행렬이 적용된 레퍼런스 신호 또는 상기 그룹 빔포밍 행렬이 적용되지 않은 레퍼런스 신호를 이용하여 순시 채널 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 순시 채널 정보를 기지국으로 피드백하는 단계를 포함한 MIMO 수신 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 단말이 상기 기지국으로부터 수신한 CSI(Channel State Information)-RS(Reference Signal)에 기초하여 측정된 통계적 채널 정보를 상기 기지국으로 피드백하는 단계를 추가로 포함하고,
    상기 그룹 빔포밍 행렬은 상기 통계적 채널 정보를 이용하여 결정되는 것을 특징으로 하는 MIMO 수신 방법.
  16. 청구항 14에 있어서,
    상기 그룹 빔포밍 행렬은 상기 단말이 전송한 SRS(Sounding Reference Signal)에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 MIMO 수신 방법.
  17. 청구항 14에 있어서,
    상기 순시 채널 정보는 송신상관행렬의 지배적인 고유 벡터 행렬에 관한 정보, 적응형 코드북 인덱스, 고정형 코드북 인덱스, SU-CQI(Single User CQI) 및 MU-CQI(Multi User CQI) 중 적어도 하나, 그룹 간섭 측정, RI(Rank Information) 중 적어도 하나를 포함한 것을 특징으로 하는 MIMO 수신 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 기지국이 SU-MIMO(Single User MIMO) 모드 또는 MU-MIMO(Multi User MIMO) 모드로의 동작 여부를 상기 단말에게 알려주는 단계를 추가로 포함하고,
    상기 기지국과 단말이 SU-MIMO 모드로 동작할 경우에 상기 순시 채널 정보는 상기 SU-CQI를 포함하며, 상기 기지국과 단말이 MU-MIMO 모드로 동작할 경우에 상기 순시 채널 정보는 단말 별로 하나 이상의 상기 MU-CQI를 포함하는 것을 특징으로 하는 MIMO 수신 방법.
  19. 청구항 15에 있어서,
    상기 통계적 채널 정보에 기초한 송신상관행렬이 서로 유사한 단말들이 하나의 그룹으로 분류된 것을 특징으로 하는 MIMO 수신 방법.
  20. 청구항 19에 있어서,
    상기 송신상관행렬의 유효 고유 벡터가 서로 유사한 단말들이 하나의 그룹으로 분류되며, 상기 송신상관행렬의 유효 고유 벡터간의 직교성이 높은 그룹들이 하나의 클래스로 분류되는 것을 특징으로 하는 MIMO 수신 방법.
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